多任务Multitask Learning
一次只学习一个任务，大部分机器学习都属于单任务学习。 多任务学习：把多个相关的任务放在一起学习，同时学习多个任务。 对于复杂的问题，可以分解为简单的相互独立的子问题来解决，然后再合并结果，得到最初复杂问题的结果。这样是错误的。因为现实中很多问题都不能分解成一个一个独立的问题，就算可以分解，子 ...
原文：multitask learning 相关论文资源
Multitask Learning Domain Adaptation homepage: http: www.cs.cornell.edu kilian research multitasklearning multitasklearning.html multi task learning discussion: https: github.com memect hao issues Lea ...
2019-04-03 14:39 0 521 推荐指数：
相关推荐
人脸相关 - Decorrelated Adversarial Learning for Age-Invariant Face Recognition - 1 - 论文学习
https://github.com/neverUseThisName/Decorrelated-Adversarial-Learning Decorrelated Adversarial Learning for Age-Invariant Face ...
细粒度相关 - Learning to Zoom: a Saliency-Based Sampling Layer for Neural Networks - 1 - 论文学习
Learning to Zoom: a Saliency-Based Sampling Layer for Neural Networks Abstract ...
(HRNet)：Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition相关论文
github：https://github.com/HRNet 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1908.07919 相关论文： 1.Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose ...
最新小样本学习综述 A Survey on Few-Shot Learning | 四大模型Multitask Learning、Embedding Learning、External Memory…
目录 原文链接： 小样本学习与智能前沿 01 Multitask Learning 01.1 Parameter Sharing 01.2 Parameter Tying. 02 Embedding Learning ...
论文阅读《Backdoor Learning: A Survey》
《Backdoor Learning: A Survey》阅读笔记 摘要 后门攻击的目的是将隐藏后门嵌入到深度神经网络(dnn)中，使被攻击模型在良性样本上表现良好，而如果隐藏后门被攻击者定义的触发器激活，则被攻击模型的预测将被恶意改变。这种威胁可能发生在训练过程没有完全控制的情况下 ...
【论文阅读】Deep Mutual Learning
文章：Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接：https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接：https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning ...
AutoML相关论文
本文为Awesome-AutoML-Papers的译文。 1、AutoML简介 Machine Learning几年来取得的不少可观的成绩，越来越多的学科都依赖于它。然而，这些成果都很大程度上取决于人类机器学习专家来完成如下工作： 数据预处理 Preprocess the data ...