transformer预测过程_LTR中Transformer的应用

1. Learning to Rank (LTR) 简介

LTR是一种机器学习算法，所以和所有机器学习算法一样，在应用的过程中需要先经过训练（training）阶段，再到应用（Prediction）阶段。

LTR任务在一个query中包含特征数据以及标签（相关度数据）

1.1 LTR与一般机器学习算法

LTR与常见机器学习算法也有不一样的地方：

1. 从上图来看，而对于LTR任务来说，在评价之前多了一个ranking部分。
   一般的机器学习算法不包括ranking 。
2. 评价指标不可直接优化，这与分类任务有点类似，但并不一样。
   回归任务的评价指标：RMSE等可以直接反应模型对数据拟合的好坏。
   分类任务的评价：acc，recall，precision等需要通过预测结果是否正确重新计算。
   排序任务可以类比为回归任务，直接拟合
   ; 但对于相关度（2,1,0)来说，模型预测为(10,1,0)却比（1,2,0）拥有更大的损失，但前者是一种更好的结果。
   
   也可以类比为分类任务；但排序中的各类别（2,1,0）之间并非完全独立，类别1与类别2的距离应该比类别0到类别2的距离更近。

1.2 LTR的优化方法

代理损失函数

各种回归、分类的任务的损失函数，也可以应用到排序中。

作为回归任务，可以直接用RMSE作为目标。catboost的benchmark中，RMSE获得非常不错的效果。

类比分类任务，可以做一些改动，比如DLCM中的 attention Rank

其中当

排序算子

既然由于排序的存在使得排序指标不可直接优化，那何不想办法将此算子换成一种可导的算法？

代表作softRank，