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【深度学习】多目标融合算法（五）：定制门控网络CGC（Customized Gate Control）

news 来源：原创 2025/8/4 8:12:58

一、引言

二、CGC（Customized Gate Control，定制门控网络）

2.1 技术原理

2.2 技术优缺点

2.3 业务代码实践

2.3.1 业务场景与建模

2.3.2 模型代码实现

2.3.3 模型训练与推理测试

2.3.4 打印模型结构

三、总结

一、引言

上一篇我们讲了MMoE多任务网络，通过对每一个任务塔建立Gate门控，对专家网络进行加权平均，Gate门控起到了对多个共享专家重要度筛选的作用。在每轮反向传播时，每个任务tower分别更新对应Gate的参数，以及共享专家的参数。模型主要起到了多目标任务平衡的作用。

今天我们重点将CGC（Customized Gate Control）定制门控网络，核心思想是在MMoE基础上，为每一个任务tower定制独享专家，实用任务独享专家与共享专家共同决定任务Tower的输入，相比于MMoE仅用Gate门控表征任务Tower的方法，CGC引入独享专家，对任务表征更加全面，又通过共享专家保证关联性。

二、CGC（Customized Gate Control，定制门控网络）

2.1 技术原理

CGC（Customized Gate Control）全称为定制门控网络，主要由多个任务塔、对应多组独享专家网络，对应多个门控网络以及一组共享专家网络，专家网络组内可以包含多个专家MLP。核心原理：样本input分别输入共享专家MLP、独立专家MLP、独立专家对应门控网络，门控网络输出为经过softmax的权重分布，维度对应共享专家数num_shared_experts和独立专家数num_task_experts的和，通过对独立专家输出和共享专家输出采用Gate门控加权平均后，输入到对应的任务Tower。每个任务Tower输入自己对应的独享专家、共享专家、门控加权平均的输入。反向传播时，每个任务更新自己独享专家、独享门控以及共享专家的参数。

共享专家网络：样本数据分别输入num_shared_experts个专家网络进行推理，每个共享专家网络实际上是一个多层感知机（MLP），输入维度为x，输出维度为output_experts_dim。
独享专家网络：样本数据分别输入num_task_experts个专家网络进行推理，每个共享专家网络实际上是一个多层感知机（MLP），输入维度为x，输出维度为output_experts_dim。
门控网络：样本数据输出各自任务对应的门控网络，每个门控网络可以是一个多层感知机，也可以是一个双层的交叉，主要是为了输出专家网络的加权平均权重。
任务网络：对于每一个Task，将各自对应num_shared_experts个共享专家和num_task_experts个独立专家，基于对应gate门控网络的softmax加权平均，作为各自Task的输入，所有Task的输入统一维度均为output_experts_dim。

2.2 技术优缺点

相较于MMoE网络，CGC为每一个任务tower定制独享专家，实用任务独享专家与共享专家共同决定任务Tower的输入，相比于MMoE仅用Gate门控表征任务Tower的方法，CGC引入独享专家，对任务表征更加全面，又通过共享专家保证关联性。

优点：

切断任务tower与其他任务独享专家的联系，使得独享专家能够更专注的学习本任务内的知识与信息。比如切断互动塔与点击专家的联系，只和互动专家同时迭代，让互动目标的学习更加纯粹。
独享专家只受对应任务梯度的影响，不受其他任务梯度的影响，而共享专家可以被多个任务梯度同时更新。
本质上，CGC就是在MMoE上新增了独享专家，MMoE仅有共享专家。

缺点：

相较于PLE、SNR等，没有学习到专家与专家之间的相互关系，层级堆叠不够。
相较于DeepSeekMoE的路由方法，CGC还是过于定制化与单一话，专家组合不足。

2.3 业务代码实践

2.3.1 业务场景与建模

我们还是以小红书推荐场景为例，针对一个视频，用户可以点红心（互动），也可以点击视频进行播放（点击），针对互动和点击两个目标进行多目标建模

我们构建一个100维特征输入，1组共享专家网络（含2个共享专家），2组独享专家网络（各含2个独享专家），2个门控，2个任务塔的CGC网络，用于建模多目标学习问题，模型架构图如下：

如架构图所示，其中有几个注意的点：

num_shared_experts+num_task_experts：Gate的维度等于共享专家的维度加上任务独享专家的维度。
output_experts_dim：共享专家、独享专家网络的输出维度和task网络的输入维度相同，task网络承接的是专家网络各维度的加权平均值，experts网络与task网络是直接对应关系。
Softmax：Gate门控网络对共享专家和独享专家的偏好权重采用Softmax归一化，保证专家网络加权平均后值域相同

2.3.2 模型代码实现

基于pytorch，实现上述CGC网络架构，如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDatasetclass CGCModel(nn.Module):def __init__(self, input_dim, experts_hidden1_dim, experts_hidden2_dim, output_experts_dim, task_hidden1_dim, task_hidden2_dim, output_task1_dim, output_task2_dim, gate_hidden1_dim, gate_hidden2_dim, num_shared_experts, num_task_experts):super(CGCModel, self).__init__()# 初始化函数外使用初始化变量需要赋值，否则默认使用全局变量# 初始化函数内使用初始化变量不需要赋值 self.num_shared_experts = num_shared_expertsself.num_task_experts = num_task_expertsself.output_experts_dim = output_experts_dim# 初始化共享专家self.shared_experts_2 = nn.ModuleList([nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, experts_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(experts_hidden1_dim, experts_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(experts_hidden2_dim, output_experts_dim),nn.ReLU()) for _ in range(num_shared_experts)])# 初始化任务1专家self.task1_experts_2 = nn.ModuleList([nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, experts_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(experts_hidden1_dim, experts_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(experts_hidden2_dim, output_experts_dim),nn.ReLU()) for _ in range(num_task_experts)])# 初始化任务2专家self.task2_experts_2 = nn.ModuleList([nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, experts_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(experts_hidden1_dim, experts_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(experts_hidden2_dim, output_experts_dim),nn.ReLU()) for _ in range(num_task_experts)])# 初始化门控网络任务1self.gating1_network_2 = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, gate_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(gate_hidden1_dim, gate_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(gate_hidden2_dim, num_shared_experts+num_task_experts),nn.Softmax(dim=1))# 初始化门控网络任务2self.gating2_network_2 = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, gate_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(gate_hidden1_dim, gate_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(gate_hidden2_dim, num_shared_experts+num_task_experts),nn.Softmax(dim=1))# 定义任务1的输出层self.task1_head = nn.Sequential(nn.Linear(output_experts_dim, task_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(task_hidden1_dim, task_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(task_hidden2_dim, output_task1_dim),nn.Sigmoid()) # 定义任务2的输出层self.task2_head = nn.Sequential(nn.Linear(output_experts_dim, task_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(task_hidden1_dim, task_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(task_hidden2_dim, output_task2_dim),nn.Sigmoid()) def forward(self, x):gates1 = self.gating1_network_2(x)gates2 = self.gating2_network_2(x)#定义专家网络输出作为任务塔输入batch_size, _ = x.shapetask1_inputs = torch.zeros(batch_size, self.output_experts_dim)task2_inputs = torch.zeros(batch_size, self.output_experts_dim)for i in range(self.num_shared_experts):task1_inputs += self.shared_experts_2[i](x) * gates1[:, i].unsqueeze(1) + self.task1_experts_2[i](x) * gates1[:, i+self.num_shared_experts].unsqueeze(1)task2_inputs += self.shared_experts_2[i](x) * gates2[:, i].unsqueeze(1) + self.task2_experts_2[i](x) * gates2[:, i+self.num_shared_experts].unsqueeze(1)task1_outputs = self.task1_head(task1_inputs)task2_outputs = self.task2_head(task2_inputs)return task1_outputs, task2_outputs# 实例化模型对象
experts_hidden1_dim = 64
experts_hidden2_dim = 32
output_experts_dim = 16
gate_hidden1_dim = 16
gate_hidden2_dim = 8
task_hidden1_dim = 32
task_hidden2_dim = 16
output_task1_dim = 1
output_task2_dim = 1
num_shared_experts = 2
num_task_experts = 2# 构造虚拟样本数据
torch.manual_seed(42)  # 设置随机种子以保证结果可重复
input_dim = 100
num_samples = 1024
X_train = torch.randint(0, 2, (num_samples, input_dim)).float()
y_train_task1 = torch.rand(num_samples, output_task1_dim)  # 假设任务1的输出维度为1
y_train_task2 = torch.rand(num_samples, output_task2_dim)  # 假设任务2的输出维度为1# 创建数据加载器
train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train_task1, y_train_task2)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)model = CGCModel(input_dim, experts_hidden1_dim, experts_hidden2_dim, output_experts_dim, task_hidden1_dim, task_hidden2_dim, output_task1_dim, output_task2_dim, gate_hidden1_dim, gate_hidden2_dim, num_shared_experts, num_task_experts)# 定义损失函数和优化器
criterion_task1 = nn.MSELoss()
criterion_task2 = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 训练循环
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):model.train()running_loss = 0.0for batch_idx, (X_batch, y_task1_batch, y_task2_batch) in enumerate(train_loader):# 前向传播: 获取预测值#print(batch_idx, X_batch )#print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}-{batch_idx}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}')outputs_task1, outputs_task2 = model(X_batch)# 计算每个任务的损失loss_task1 = criterion_task1(outputs_task1, y_task1_batch)loss_task2 = criterion_task2(outputs_task2, y_task2_batch)total_loss = loss_task1 + loss_task2# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()total_loss.backward()optimizer.step()running_loss += total_loss.item()if epoch % 10 == 0:print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}')print(model)
#for param_tensor in model.state_dict():
#    print(param_tensor, "\t", model.state_dict()[param_tensor].size())
# 模型预测
model.eval()
with torch.no_grad():test_input = torch.randint(0, 2, (1, input_dim)).float()  # 构造一个测试样本pred_task1, pred_task2 = model(test_input)print(f'互动目标预测结果: {pred_task1}')print(f'点击目标预测结果: {pred_task2}')

相比于上一篇MMoE中的代码，CGC复杂了很多，新增了2组独享专家，且在门控与独享、共享专家加权平均计算的时候需要进行处理，很容易出问题。

2.3.3 模型训练与推理测试

运行上述代码，模型启动训练，Loss逐渐收敛，测试结果如下：

2.3.4 打印模型结构

三、总结

本文详细介绍了CGC多任务模型的算法原理、算法优势，他是下一篇PLE多层多任务模型的基础，并以小红书业务场景为例，构建CGC网络结构并使用pytorch代码实现对应的网络结构、训练流程。相比于MMoE，CGC新增独享专家网络，通过gate门控的串联，切断任务Tower与其他任务独享专家的联系，使得独享专家能够更专注的学习本任务内的知识与信息。

如果您还有时间，欢迎阅读本专栏的其他文章：

【深度学习】多目标融合算法（一）：样本Loss加权（Sample Loss Reweight）

【深度学习】多目标融合算法（二）：底部共享多任务模型（Shared-Bottom Multi-task Model）

【深度学习】多目标融合算法（三）：混合专家网络MOE（Mixture-of-Experts）

【深度学习】多目标融合算法（四）：多门混合专家网络MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）

一、引言

二、CGC（Customized Gate Control，定制门控网络）

2.1 技术原理

2.2 技术优缺点

2.3 业务代码实践

2.3.1 业务场景与建模

2.3.2 模型代码实现

2.3.3 模型训练与推理测试

2.3.4 打印模型结构 ​​​​​​​

三、总结

相关文章：

2.3.4 打印模型结构