PLE()模型由腾讯PCG团队在2020年提出 ， 主要为了解决跷跷板问题 ， 该论文获得了’2020的最佳长论文（Best Lone Paper Award） 。
PLE在网络设计上有两大改进：
1、CGC( Gate ) 定制门控
任务A有ma个 ， 任务B有mb个 ， 另外还有ms个任务A、B共享的 。这样对做一个显式的分割 ， 可以让task- 只受自己任务梯度的影响 ， 不会受到其他任务的干扰（每个任务保底有一个独立的网络模型) ， 而只有task- 才受多个任务的混合梯度影响 。
2、PLE () 分层萃取
PLE就是上述CGC网络的多层纵向叠加 ， 以获得更加丰富的表征能力 。在分层的机制下 ， Gate设计成两种类型 ， 使得不同类型信息融合交互 。task-share gate融合所有信息 ， task- gate只融合 和share。模型结构如图：
【推荐算法-多目标学习总结】参考：#/ch02/ch2.2/ch2.2.5/2.2.5.0

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