关于MMoE，有说gate的权重会出现极化现象的～需要加一下dropout,是这样的吗？

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MMoE是一种多层次、多流输入的神经网络结构，其中Gate的作用是对不同任务流的特征进行加权平均，从而达到学习不同任务之间的交互的目的。在实际应用中，由于Gate的权重在训练过程中会发生剧烈波动，可能导致Gate的输出出现过度偏向某个任务流，即所谓的“极化现象”。

为了缓解这种现象，可以采用多种方法，其中一种是通过在Gate层添加Dropout操作。Dropout可以随机忽略一些Gate中的神经元，从而强制Gate学习到更加鲁棒的特征组合，降低极化现象的风险。具体来说，可以在MMoE中添加一个Dropout层，将其加在Gate层的输出之前，从而随机忽略一些Gate中的权重，提高模型的泛化性能。但需要注意的是，Dropout的使用需要谨慎，过高的Dropout率可能会降低模型的学习能力，因此需要在实际应用中进行调参和验证。