論文の概要: Scale-Invariant Learning-to-Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01959v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 19:05:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 09:44:41.951272
• Title: Scale-Invariant Learning-to-Rank
• Title（参考訳）: スケール不変学習領域
• Authors: Alessio Petrozziello, Christian Sommeregger, Ye-Sheen Lim,
• Abstract要約: Expediaでは、学習からランクまでのモデルが、ユーザがより関連性のある情報をソートし提示する上で重要な役割を担っている。 これらのモデルをデプロイする上で大きな課題は、トレーニングと運用データ間の一貫した機能スケーリングを保証することだ。 本稿では,学習時間と予測時間の両方でモデル内のスケール不変性を数学的に保証するために,ディープニューラルネットワークとワイドニューラルネットワークを組み合わせたスケール不変LTRフレームワークを提案する。 我々は、予測時にテストセットを摂動させることにより、実世界のシナリオをシミュレーションして評価し、一貫性のないトレインテストのスケーリングであっても、フレームワークを使用した場合よりも優れたパフォーマンスを実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: At Expedia, learning-to-rank (LTR) models plays a key role on our website in sorting and presenting information more relevant to users, such as search filters, property rooms, amenities, and images. A major challenge in deploying these models is ensuring consistent feature scaling between training and production data, as discrepancies can lead to unreliable rankings when deployed. Normalization techniques like feature standardization and batch normalization could address these issues but are impractical in production due to latency impacts and the difficulty of distributed real-time inference. To address consistent feature scaling issue, we introduce a scale-invariant LTR framework which combines a deep and a wide neural network to mathematically guarantee scale-invariance in the model at both training and prediction time. We evaluate our framework in simulated real-world scenarios with injected feature scale issues by perturbing the test set at prediction time, and show that even with inconsistent train-test scaling, using framework achieves better performance than without.
• Abstract（参考訳）: Expediaでは、検索フィルタ、プロパティルーム、アメニティ、画像など、ユーザに関連する情報のソートと提示において、LTR(Learning-to-rank)モデルがWebサイトで重要な役割を果たしています。 これらのモデルをデプロイする際の大きな課題は、トレーニングと運用データの一貫性のある機能スケーリングを保証することだ。 機能の標準化やバッチの正規化といった正規化技術はこれらの問題に対処できるが、レイテンシの影響と分散リアルタイム推論の難しさにより、本番環境では実用的ではない。 一貫性のある機能スケーリング問題に対処するために、深層ニューラルネットワークと広部ニューラルネットワークを組み合わせたスケール不変LTRフレームワークを導入し、トレーニングと予測時間の両方でモデルのスケール不変性を数学的に保証する。 我々は,予測時にテストセットを摂動させることにより,実世界のシナリオをシミュレーションして評価し,一貫性のない列車-テストスケーリングであっても,フレームワークを使用した場合よりも優れたパフォーマンスを実現することを示す。

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