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paretodistribution和generalizedpareto的区别是什么?
多目标算法背景下,多个损失函数的打分公式通常设计为,通过调整参数w来优化线上指标。Pareto Efficiency技术在此环节可以提供优化。Pareto Efficiency的servletconfig源码数学原理核心在于:当所有目标达到最优状态时,提升任一目标会导致其他目标受损,短视频首页 源码这意味着没有目标能够进一步提升而不损害其他目标的性能。不过,Pareto Efficiency的解决方案并非唯一。优化过程通常分为两步。首先,根据当前的w参数计算损失,并通过梯度反向更新参数。自动推送网站源码然后,计算新的w值。计算新w值的具体方法,可参考Pareto Efficiency的小程序 书库 源码推导过程。目标定义为使损失最小化,同时考虑权重总和为1及每个权重的最低下限约束。通过进一步整理,问题转变为优化等式约束下的商城带论坛源码w值。在解决等式约束后,可能产生违反w>0约束的解。为满足所有约束,需采用Active Set Method方法进行求解。
理解Pareto Efficiency原理可能较为抽象,下面直接给出代码解析。对于Pareto Efficiency算法的代码实现,参考文献为《A Pareto-Efficient Algorithm for Multiple Objective Optimization in E-Commerce Recommendation》。此外,文中提供了代码地址以及官方源码链接。对于更深入的了解,推荐阅读《互联网大厂推荐算法实战》一书,作者为石塔西。