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 ...

一、多目标排序（转） 1、概念 多目标排序：指有两个或两个以上的目标函数，目的是寻求一种排序使得所有的目标函数都达到最优或满意。 在工业界推荐系统中，大多是基于隐式反馈来进行推荐的，用户对 ...

1 分布式多任务学习（Multi-task Learning， MTL）简介 我们在上一篇文章《基于正则表示的多任务学习》中提到，实现多任务学习的一种传统的（非神经网络的）方法为增加一个正则项[1][2][3]： \[\begin{aligned} \underset{\textbf{W ...

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 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 ...

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： ...

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 ...

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 ...