【26】多任务学习
多任务学习（Multi-task learning） 在迁移学习中，你的步骤是串行的，你从任务A里学习只是然后迁移到任务B。在多任务学习中，你是同时开始学习的，试图让单个神经网络同时做几件事情，然后希望这里每个任务都能帮到其他所有任务。 我们来看一个例子，假设你在研发无人驾驶车辆 ...
原文：caffe多标签输入和多任务学习
拷贝convert imageset，生成新工程convert imageset multi label 修改源码 上述方式使用了二个data层，编译之后，使用如下方式生成： Build x Release gt convert imageset multi label.exe . train.txt data train image lmdb data train label lmdb trai ...
2017-02-06 15:53 0 5351 推荐指数：
相关推荐
几种分类问题的区别：多类分类，多标签分类，多示例学习，多任务学习
多类分类（Multiclass Classification） 一个样本属于且只属于多个类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的。 典型方法： One-vs-All or One- ...
多任务学习算法综述
在做客户经营、精准营销、推荐等业务场景中往往会遇到数据稀疏，样本选择偏差的问题 一、《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for ...
推荐中的多任务学习-阿里ESMM
本文将介绍阿里发表在 SIGIR’18 的论文ESMM《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。文章提出使用多任务学习解决CVR（转化率）预估时 ...
Windows phone 8 学习笔记(6) 多任务
Windows phone 8 是一个单任务操作系统，任何时候都只有一个应用处于活跃状态，这里的多任务是指对后台任务的支持。本节我们先讲讲应用程序的运行状态，然后看看支持的后台任务，包括：后台代理、后台音频、后台文件传输、后台辅助线程等。 快速导航： 一、应用的状态 ...
多任务学习的多个loss应该如何权衡
超级有用！ 从上图的方程可以看出： 1、loss大则梯度更新量也大； 2、不同任务的loss差异大导致模型更新不平衡的本质原因在于梯度大小； 3、通过调整不同任务的loss权重wi可以改善这个问题； 4、直接对不同任务的梯度进行处理也可以改善这个问题； 所以，后续的方法大体分为两类 ...
基于正则化的多任务学习
1.导言 现在多任务学习根据实现方法可以粗略地被分为两种，一个是基于神经网络的多任务学习[1][2][3][4]，这种多任务学习在CV和NLP取得了大量的应用。 然而我们最根溯源，其实多任务学习最开始并不是基于神经网络的，而是另一种经典的方法——基于正则表示的多任务学习，我们这篇文章也主要 ...
多标签分类、多任务分类、多输出回归概念
多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果图片分类, 它们可能是橘子、苹果、梨等. 多类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签: 一个水果可以是苹果或者梨, 但是同时不可能是两者 多标签分类(Multilabel ...