提升cvr后的影响

提升CVR（转化率）的影响是指在网站或应用程序中，通过优化用户体验和提高用户满意度来提高转化率的结果。以下是一些可能的影响：

增加收入：提高CVR意味着更多的用户完成购买或完成目标操作，从而带来更多的收入。
提高用户满意度：提高CVR可以提高用户满意度，因为用户在完成购买或操作后会感到满意。
减少成本：提高CVR可以减少广告和市场营销成本，因为用户更容易被吸引并完成目标操作。
提高品牌声誉：提高CVR可以提高品牌声誉，因为用户对品牌的信任度和忠诚度会增加。
提高网站或应用程序的可用性：提高CVR意味着更多的用户能够完成目标操作，从而提高网站或应用程序的可用性。

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请注意，这些产品可能不是针对提高CVR的最佳解决方案，但它们可以帮助提高网站或应用程序的整体性能和可用性。

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多目标建模总结

在任务序列依赖关系建模中，以阿里的ESMM[3]较为典型。在多目标的建模过程中，如果不同的学习任务之间较为相关时，多个任务之间可以共享一部分的信息，这样最终能够提升整体的模型学习效果。...，最终影响整体的网络效果；另一方面，在多任务建模过程中，还存在一种被称为跷跷板现象（seesaw phenomenon），简单来说就是在对多个目标进行优化的过程中，一个任务指标的提升伴随着另外一些任务指标的下降...缺点也是很明显的，主要有如下的几个方面：多个模型结果的融合，这里面涉及到超参数的选择，通常可以采取grid search的方案确定超参；每次调优一个模型，而不更新组合并不一定会带来最终效果的提升；...， z\in \left\{ 0,1\right\} 表示的是该样本在曝光点击后是否有转化，对点击率（CTR）建模是预估点击率： pCTR=p\left ( y=1\mid \mathbf{x} \right...然而上述的诸如MMoE或者PLE的模型中并未考虑任务之间的序列依赖关系。对于CVR的建模，在训练时只能利用点击后的样本，而预测时，是在整个样本空间，这样导致训练和预测样本分布不一致，即样本选择性偏差。

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干货实践 | Anchor优化后在目标检测提升这么明显

目标检测发展已经到了一个瓶颈，但是依然有很多优秀的产出，比如最近比较火热的“Anchor—Free”，貌似在该机制下精度有一定程度的提升，今天博主基于之前积累的知识，为大家分享基于Anchor的优化，主要涉及动态特征选择...Anchor，增加深度特征的表示，最终精度大幅度提升。...RefineDet中使用ARM模块对anchor进行微调，然后将微调后的anchor送到ODM模块中进一步的预测。但是，对比ODM模块和SSD就会发现。...更为重要的是，anchor成为一个变量后，ODM中的输入并没有发生变化，依旧是原始未经过调整anchor对应的feature-map，这种不对等性限制了网络的性能。 ?...为了更好地分析ARM对探测器的影响，首先给出了探测器头的边界框回归和分类的定义。 ? Bounding box regression ?

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