Google 提出梯度-权重-损失三级级联框架治理推荐系统训练发散
_reachsumit · x · 2026-10-14
Google 团队发布论文,系统分析大规模推荐系统(以日交互数十亿的短视频推荐为场景)训练不稳定的成因与对策。
核心发现:
- 训练发散呈「G-W-L 级联」:梯度爆炸 → 权重爆炸 → 损失爆炸
- 用户数据分布快速漂移与模型复杂度上升是主要诱因
论文提出将稳定化干预显式映射到级联各阶段:梯度控制(G)、权重/激活稳定(W)、损失塑形(L),并在一个工业级短视频推荐系统上实证验证了该框架的有效性,为持续更新的非平稳场景提供结构化治理思路。
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