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ple模型的提出是为了解决多任务学习中的“负迁移”和“跷跷板板现象”。负迁移是指任务之间的相关性降低，会造成多任务学习的表现不增反降；跷跷板现象是指在多任务学习中一个任务的性能提升往往伴随另一个任务的性能下降。
多任务学习优化面临的问题与解法 - 知乎
本文介绍了多任务学习模型在优化中经常遇到的问题，并列举了5个比较经典的解决方案，核心是通过梯度或者各个任务损失函数的权重，调节多任务学习过程的平衡性，减小不同任务之间的冲突，进而提升多任务学习的效果。
多目标推荐任务中的跷跷板问题 - WildMay - 博客园
所谓跷跷板问题，就是说多目标优化的时候，任务A优化好了，结果发现任务B效果不好。帕累托最优：Pareto efficiency或Pareto Optimality，代表了一种多目标优化任务中的理想状态。每次迭代的时候求一个可执行域，可执行域保证每个任务都是有优化的，然后在这个可
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PLE网络中跷跷板现象和负迁移现象说明及其对应的解决方法_seesaw phenomenon-CSDN博客
ple模型的提出是为了解决多任务学习中的“负迁移”和“跷跷板板现象”。负迁移是指任务之间的相关性降低，会造成多任务学习的表现不增反降；跷跷板现象是指在多任务学习中一个任务的性能提升往往伴随另一个任务的性能下降。
推荐系统遇上深度学习(九十二)-[腾讯]RecSys2020最佳长论文-多任务学习模型PLE - 简书
论文提出了Progressive Layered Extraction (简称PLE)，来解决多任务学习的跷跷板现象。本文会在后面对PLE进行详细介绍。本文的后续首先将介绍一下多任务学习的一些常见的架构，然后重点介绍论文提出的PLE，最后简单介绍一下实验结果部分。 2、多任务学习介绍
多任务学习系列之PLE - 知乎 - 知乎专栏
多任务学习的典型工作有多独立塔DNN，多头DNN，MOE，MMOE等工作，今天介绍的是腾讯的PLE(Progressive Layered Extraction)模型，PLE重点解决了多任务学习中存在的跷跷板现象（seesaw phenomenon）。多任务学习（MTL）并被证明可以通过任务之间的信息共享来提高学习效率。

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