【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：NLP Multi-Task Learning任务中的硬共享机制的算法设计方案
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，缓解深度学习模型容易过拟合的现象。 多任务学习的出发点是多种多样的： 从生物学来看，我们将多任务学习视为对人类学 ...
2020-12-26 15:33 0 692 推荐指数：
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