component.md

组件详细参数

1.基础组件

• MLP （多层感知机）

参数	类型	默认值	说明
hidden_units	list		各隐层单元数
dropout_ratio	list		各隐层dropout rate
activation	str	relu	每层的激活函数
use_bias	bool	true	是否使用偏置项
use_bn	bool	true	是否使用batch normalization
use_final_bn	bool	true	最后一层是否使用batch normalization
final_activation	str	relu	最后一层的激活函数
initializer	str	he_uniform	权重初始化方法，参考keras Dense layer
use_bn_after_activation	bool	false	是否在激活函数之后做batch norm

• HighWay

参数	类型	默认值	说明
emb_size	uint32		embedding维度
activation	str	gelu	激活函数
dropout_rate	float		dropout rate

• PeriodicEmbedding

参数	类型	默认值	说明
embedding_dim	uint32		embedding维度
sigma	float		初始化自定义参数时的标准差，效果敏感、小心调参
add_linear_layer	bool	true	是否在embedding之后添加额外的层
linear_activation	str	relu	额外添加的层的激活函数
output_tensor_list	bool	false	是否同时输出embedding列表
output_3d_tensor	bool	false	是否同时输出3d tensor, output_tensor_list=true时该参数不生效

• AutoDisEmbedding

参数	类型	默认值	说明
embedding_dim	uint32		embedding维度
num_bins	uint32		虚拟分桶数量
keep_prob	float	0.8	残差链接的权重
temperature	float		softmax函数的温度系数
output_tensor_list	bool	false	是否同时输出embedding列表
output_3d_tensor	bool	false	是否同时输出3d tensor, output_tensor_list=true时该参数不生效

2.特征交叉组件

• Bilinear

参数	类型	默认值	说明
type	string	interaction	双线性类型
use_plus	bool	true	是否使用plus版本
num_output_units	uint32		输出size

• FiBiNet

参数	类型	默认值	说明
bilinear	Bilinear		protobuf message
senet	SENet		protobuf message
mlp	MLP		protobuf message

3.特征重要度学习组件

• SENet

参数	类型	默认值	说明
reduction_ratio	uint32	4	隐层单元数量缩减倍数
num_squeeze_group	uint32	2	压缩分组数量
use_skip_connection	bool	true	是否使用残差连接
use_output_layer_norm	bool	true	是否在输出层使用layer norm

• MaskBlock

参数	类型	默认值	说明
output_size	uint32		输出层单元数
reduction_factor	float		隐层单元数缩减因子
aggregation_size	uint32		隐层单元数
input_layer_norm	bool	true	输入是否需要做layer norm
projection_dim	uint32		用两个小矩阵相乘代替原来的输入-隐层权重矩阵，配置小矩阵的维数

• MaskNet

参数	类型	默认值	说明
mask_blocks	list		MaskBlock结构列表
use_parallel	bool	true	是否使用并行模式
mlp	MLP	可选	顶部mlp

4. 序列特征编码组件

请参考Protobuf Message的定义，文件路径：easy_rec/python/protos/seq_encoder.proto

5. 多任务学习组件

• MMoE

参数	类型	默认值	说明
num_task	uint32		任务数
num_expert	uint32	0	expert数量
expert_mlp	MLP	可选	expert的mlp参数