1樓：
Lambda梯度是為了加快訓練時間，減少迭代次數提出的。由於RankNet的損失函式是pair-wise的，訓練中每次更新網路引數的時間複雜度接近 。假設有n個doc，那麼第1個doc和其他任一doc組成的pair都需要進行一次迭代引數更新，依次類推共需更新 次。
如果將同乙個訓練樣本相關的梯度彙總（由於是pair-wise當然是分散在各個doc中）就形成了Lambda梯度，n個doc共有n個梯度，僅需進行n次引數更新。Lambdart梯度的物理意義就是pair-wise損失函式中每個doc的彙總梯度
2樓：
最近也在學習LambdaMART，在自己基礎不太好的情況下，各種理論的闡述容易在腦子裡繞暈。然後我看到了這兩篇分析，是基於RankLib的原始碼，從實際資料的例子出發去講解LambdaMART是怎麼工作的 （並沒有具體說原始碼，主要是資料），供其他苦惱的朋友們解惑。LambdaMART簡介--基於Ranklib原始碼（一 lambda計算）
LambdaMART簡介--基於Ranklib原始碼（二 Regression Tree訓練）
3樓：姜國華
是梯度。RankNet在推導的時候只用了Ui比Uj的相關性高還是低（-1, 0, 1），沒用上包含位置資訊的評估指標（如NDCG），就推出了梯度lambda。所以LambdaMART的lambda，就強硬的在RankNet的lambda上乘上了評估指標的變化（因為評估指標不連續導致目標函式難以推導）。
注意RankNet到LambdaMART的目標函式，從代價函式變成了效用函式，所以從使用負梯度變成了正梯度。
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