讲讲ESMM模型，提出的背景以及损失函数的设计。
考察说明
考察对ESMM模型动机、原理和损失函数设计的理解深度
回答思路
- 准确说明ESMM针对CVR预估中样本选择偏差（SSB）和数据稀疏（DS）两大痛点
- 清晰解释ESMM通过多任务学习架构共享嵌入并利用CTR和CTCVR作为辅助任务
- 正确描述损失函数定义为CTR和CTCVR损失的加权和，并解释为何不直接使用CVR标签
- 能结合数学公式或图示说明pCVR=pCTR*pCTCVR并解释其除法消除SSB的机理
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