【论文笔记】多任务学习（Multi-Task Learning）
1. 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 ...
原文：论文阅读 | A Survey on Multi-Task Learning
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。为了进一步提高学习任务的性能，MTL可以与其他学习范式相结合，包括半监督学习 主动学习 非监督学习 强化学习 ...
2019-11-10 18:26 0 366 推荐指数：
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