问题一：MAML内外循环模型参数更新方式是什么？
MAML内外循环模型参数更新方式是什么？
参考回答：
MAML的内外循环模型参数更新方式包括内循环和外循环两个阶段。
内循环主要解决任务参数的私有性问题，即针对每个特定任务进行参数更新；
而外循环则通过pooling操作学习所有任务的common知识，对模型进行全局参数更新。
这种更新方式使得MAML能够灵活应对不同的任务，并具有良好的泛化能力。
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问题二：在DNN模型中，如何评估特征的重要性？
在DNN模型中，如何评估特征的重要性？
参考回答：
在DNN模型中，评估特征的重要性可以通过观察连接特征输入的第一层网络权重大小来进行。权重越大，则该特征的重要性越高。为了提高评估的准确性，最好在输入时增加batch normalization来消除不同特征之间量纲的影响。
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问题三：实时特征有效性如何评估？
实时特征有效性如何评估？
参考回答：
实时特征的有效性可以通过基于仿真数据的评估来进行。借助特征仿真能力，可以模拟实时特征的快照，从而获取某次请求时刻对应的实时特征数据，进而评估实时特征引入模型后的效果。
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问题四：在线学习模型为何会出现过拟合和知识遗忘现象？
在线学习模型为何会出现过拟合和知识遗忘现象？
参考回答：
在线学习模型出现过拟合和知识遗忘现象，可能是因为模型在持续学习过程中，过于关注当前的数据分布，而忽视了历史数据中的有用信息，导致模型的泛化能力下降。
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问题五：模型实时性优化带来了哪些业务收益？
模型实时性优化带来了哪些业务收益？
参考回答：
模型实时性优化使得精排CTR模型的AUC累计提升了0.012，CPM3累积提升了7.94%，CTR3累积提升了8.89%。这些提升表明模型的实时性优化有效地提高了广告的点击率和收益。同时，粗排模型也取得了一定的业务收益，CPM1和CPM3分别提升了1.50%和1.24%。
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