. 前言 多任务学习 Multi task learning 是和单任务学习 single task learning 相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行学习，最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结 ...
2018-01-08 19:02 0 2284 推荐指数：
MTL 有很多形式：联合学习（joint learning）、自主学习（learning to learn）和带有辅助任务的学习（learning with auxiliary task）等。一般来说，优化多个损失函数就等同于进行多任务学习。即使只优化一个损失函数（如在典型情况下），也有可能借 ...
Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach 2017.11.28 Introduction： 人脸属性的识别在社会交互，提供了非常广泛的信息，包括 ...
Motivation In this paper[1], authors presented a novel group based federated learning to solve incongruent data problem. In traditional FL methods ...
译自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中，我们通常关心优化某一特定指标，不管这个指标是一个标准值，还是企业KPI。为了达到这个目标，我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后，我们通过精细调参，来改进模型直至 ...
摘要 多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是机器学习中的一种学习范式，其目的是利用包含在多个相关任务中的有用信息来帮助提高所有任务的泛化性能。 首先，我们将不同的MTL算法分为特征学习法、低秩方法、任务聚类方法、任务关系学习方法和分解方法，然后讨论每种方法的特点 ...
https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/84170813 多任务学习（Multitask learning）是迁移学习算法的一种，迁移学习可理解为定义一个一个源领域source domain和一个目标领域（target domain ...
Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出发点是做Instance-aware Semantic ...
一、赛题背景 在NLP任务中，经常会出现Multi-Task Learning(多任务学习)这一问题。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结果相互影响。在实际问题中，就是将多个学习任务融合到一个模型中完成。不同的任务会关注到不同的文本分析特征，将多任务联合起来有利于进行模型泛化，缓解 ...
