MaskNet 排序模型

         MaskNet 是一种基于注意力机制的深度学习模型，特别适用于推荐系统和点击率预测任务。它通过动态生成掩码 (mask) 来选择性地关注输入特征的不同部分，从而提高模型的表达能力和泛化性能。

一、核心概念：实例引导的掩码机制

MaskNet 的核心创新是实例引导的掩码机制 (Instance-Guided Masking)：

• 传统神经网络对所有输入实例使用相同的网络结构
• MaskNet 为每个输入实例动态生成不同的掩码，从而调整网络结构
• 这种动态调整使模型能够针对不同输入 "智能" 地关注重要特征，忽略噪声

可以将 MaskNet 看作是一种 "自适应网络"，每个输入都有自己的 "专属网络结构"。

二、模型架构详解

1. 基础组件：MaskBlock

class MaskBlock(layers.Layer):
    def __init__(self, agg_dim, num_mask_block, mask_block_ffn_size, dropout=0., l2_reg=0., **kwargs):
        # ... 初始化代码 ...

参数解释：

• agg_dim：特征聚合维度
• num_mask_block：掩码块数量（串行或并行）
• mask_block_ffn_size：每个掩码块的前馈网络大小

核心功能：

• 实现实例引导的掩码生成和应用
• 支持两种模式：串行 (Serial) 和并行 (Parallel)

2. 掩码生成与应用流程

def instance_guided_mask(self, inputs, is_training, output_size):
    agg = self.agg_dnn(inputs)  # 特征聚合
    if self.dropout_rate > 0:
        agg = layers.Dropout(self.dropout_rate)(agg, training=is_training)
    return self.mask_proj_layers[str(output_size)](agg)  # 生成掩码

def mask_block(self, inputs, mask, block_index, is_training):
    masked = inputs * mask  # 应用掩码
    output = self.serial_blocks[block_index](masked)  # 通过前馈网络
    output = self.ln_layers[block_index](output)  # 层归一化
    return tf.nn.relu(output)  # ReLU激活

流程：

1. 特征聚合：通过神经网络将输入特征压缩为低维表示
2. 掩码生成：将聚合后的特征映射为掩码向量（与输入维度相同）
3. 掩码应用：将输入与掩码逐元素相乘，选择性地 "关闭" 某些特征
4. 变换与归一化：通过前馈网络处理掩码后的特征，再进行归一化和激活

3. 两种模型变体

class SerialMaskNet(MaskBlock):
    # 串行模式：多个掩码块依次作用
    def serial_model(self, inputs, is_training):
        output = inputs
        for i in range(self.num_mask_block):
            mask = self.instance_guided_mask(output, is_training, self.mask_block_ffn_size[i])
            output = self.mask_block(output, mask, i, is_training)
        return output

class ParallelMaskNet(MaskBlock):
    # 并行模式：多个掩码块同时作用，结果拼接
    def parallel_model(self, inputs, is_training):
        output_list = []
        for i in range(self.num_mask_block):
            mask = self.instance_guided_mask(inputs, is_training, self.mask_block_ffn_size[0])
            output = self.serial_blocks[0](inputs * mask)
            output_list.append(output)
        return tf.concat(output_list, axis=-1)

区别：

• 串行模式：多个掩码块按顺序应用，后一个块处理前一个块的输出
• 并行模式：所有掩码块同时处理输入，结果拼接后输出

三、模型整体流程

1. 输入处理与特征嵌入

def build_inputs(self):
    # 创建输入层
    for feat in self.feature_config_list:
        if feat["type"] == "float":
            self.inputs[feat_name] = layers.Input(shape=(1,), dtype="float32")
        elif feat["type"] == "cate":
            self.inputs[feat_name] = layers.Input(shape=(1,), dtype="int64")
    
    # 分类特征嵌入
    for feat in self.cate_features:
        vocab_size = feat.get("vocab_size", 10000)
        self.embedding_layers[feat_name] = layers.Embedding(
            input_dim=vocab_size,
            output_dim=self.agg_dim
        )
    
    # 连续特征投影
    for feat in self.float_features:
        self.float_projections[feat_name] = layers.Dense(self.agg_dim)
    
    # 合并所有特征
    self.deep_layer_features = tf.concat(self.float_features + self.cate_features, axis=-1)

流程：

1. 分类特征通过 Embedding 层转换为向量
2. 连续特征通过全连接层投影到相同维度
3. 所有特征拼接为统一表示

2. 掩码网络处理

def build_model(self):
    self.build_inputs()
    masknet_output = self.net_func(self.deep_layer_features, is_training=True)
    outputs = self.final_layer(masknet_output)
    model = super().get_model(inputs=self.inputs, outputs=outputs, name='MaskNet')
    return model

流程：

1. 输入特征进入 MaskNet 网络
2. 网络根据输入动态生成掩码，选择性地关注不同特征
3. 处理后的特征通过最终分类层输出预测结果

四、关键技术点

1. 动态掩码机制

掩码是 MaskNet 的核心，它实现了：

• 实例特异性：每个输入实例都有自己的掩码
• 特征选择性：可以选择性地增强或抑制某些特征
• 自适应调整：掩码的生成是自适应的，取决于输入内容

这种机制使模型能够：

• 对不同类型的输入使用不同的特征组合
• 学习特征间的复杂交互关系
• 提高模型在稀疏数据上的表现

2. 串行与并行架构

特性	串行模式	并行模式
处理方式	依次通过多个掩码块	同时通过多个掩码块
信息流动	信息逐步提炼	多视角处理后整合
计算复杂度	较低（顺序执行）	较高（并行计算）
适用场景	特征间有明确的层次关系	特征间关系平等且需要多视角

3. 与其他模型的对比

模型	特征交互方式	结构灵活性
FM/FFM	固定的二阶特征交互	低
DeepFM	固定的 DNN 结构	中
FiBiNet	注意力加权的特征交互	高
MaskNet	动态生成的实例特异性结构	极高

五、应用场景与优势

1. 适用场景

• 推荐系统：处理高维稀疏的用户 - 物品交互数据
• 点击率预测：捕捉用户行为与广告 / 商品之间的复杂关系
• 多模态学习：整合文本、图像、数值等多种类型的特征
• 特征选择：在大量特征中自动识别重要特征

2. 主要优势

1. 动态结构：针对不同输入动态调整网络结构
2. 特征选择性：自动识别和关注重要特征
3. 稀疏数据处理：通过掩码机制有效处理稀疏特征
4. 可解释性：掩码可以作为特征重要性的一种解释
5. 泛化能力：减少过拟合，提高模型在不同场景下的表现

六、训练与调优建议

1. 参数配置：

   • agg_dim：通常设置为 32-256，根据特征复杂度调整
   • num_mask_block：串行模式建议 2-4，并行模式建议 3-6
   • mask_block_ffn_size：与agg_dim相当或略大

2. 训练技巧：

   • 使用 Adam 优化器，学习率 0.001-0.0001
   • Dropout 率设置为 0.2-0.5，防止过拟合
   • L2 正则化系数设置为 1e-5-1e-3

3. 模型选择：

   • 特征间关系层次分明时，选择串行模式
   • 特征间关系平等且需要多视角时，选择并行模式

七、总结

       MaskNet 通过实例引导的掩码机制，为深度学习模型带来了动态结构能力，使其能够根据不同输入自适应地调整网络结构。这种创新设计使其在推荐系统、CTR 预测等高维稀疏数据场景中表现出色，同时提高了模型的解释性和泛化能力。