机器学习PAI 这个配置，都是默认走的sigmoid_cross_entropy吧？

在阿里云机器学习平台PAI中，loss_type: CLASSIFICATION 的配置通常用于分类任务。根据知识库中的描述，这种配置默认使用的损失函数是 sigmoid_cross_entropy，这适用于二分类问题。对于多分类任务，可能会使用其他损失函数（如 softmax_cross_entropy），但具体实现需要根据模型的配置和任务类型来确定。

关于 split_model 和配置式文件的建议

目前 PAI 平台的模型代码组织方式确实存在一定的局限性，尤其是当每个模型类型对应一个独立文件时，会导致代码重复率较高。虽然这种方式便于快速定位特定模型的实现，但在实际开发和维护中可能会带来不便。以下是一些改进建议：

1. 统一配置式文件管理
   将模型的配置参数（如 loss_type、model_class 等）集中到一个配置文件中，通过读取配置动态生成模型结构。这样可以避免为每种模型单独编写文件，减少代码冗余。例如：

   model_config:
    model_name: "CustomModel"
    model_class: "MultiTaskModel"
    loss_type: "CLASSIFICATION"
    task_towers:
      - tower_name: "ctr"
        label_name: "clk"
        dnn:
          hidden_units: [128, 64]
   

   这种方式不仅提高了代码的可维护性，还方便用户通过修改配置文件快速调整模型结构。

2. 动态加载模型逻辑
   在代码层面，可以通过工厂模式或策略模式实现模型的动态加载。例如，定义一个通用的模型基类，并根据配置文件中的 model_class 动态实例化具体的模型子类。这种方式可以显著减少代码重复，同时提升扩展性。

3. 现有实现的局限性
   当前实现中，部分代码逻辑可能已经“写死”在特定模型文件中，导致灵活性不足。如果希望改进这一点，可以考虑将这些硬编码逻辑提取到配置文件中。例如，concat_blocks 的默认行为可以通过配置文件显式指定，而不是依赖框架自动推断。

4. 工具支持
   如果担心配置文件的复杂性增加用户的使用门槛，可以提供配套的工具或脚本，帮助用户生成和验证配置文件。例如，提供一个 CLI 工具，允许用户通过交互式命令生成符合规范的配置文件。

总结与建议

• 默认损失函数：loss_type: CLASSIFICATION 默认使用 sigmoid_cross_entropy，适用于二分类任务。
• 代码优化方向：通过引入统一的配置文件和动态加载机制，可以有效减少代码重复，提升模型开发的灵活性和可维护性。
• 实施建议：建议逐步将现有的模型文件重构为基于配置的实现方式，同时提供工具支持以降低用户的学习成本。

如果您有进一步的具体需求或希望了解某个模块的详细实现，请随时补充说明！