分布式多任务学习论文阅读（三）：运用代理损失进行任务分解
1 代理损失函数——一种并行化拆解技巧 我们在本系列第一篇文章《分布式多任务学习论文阅读（一）多任务学习速览》(链接：https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15481054.html)中提到，实现多任务学习的一种传统（非神经网络）的方法为增加一个正则项 ...
原文：分布式多任务学习：论文总结归纳和展望
论文总结归纳 做为最后一篇分布式多任务学习的论文阅读记录，我决定对我目前为止粗读和精读的论文进行一次总结，然后陈述一些个人对该研究领域的见解和想法。 目前已经有许多论文对多任务学习提出了分布式并行方案。在分布式多任务学习中，传统的处理方式 仍然是基于主从 Master Workers 架构：多个任务节点 Workers 分摊任务，然后将信息交给主节点 Master 汇总 比如在分布式近端映射算法 ...
2021-11-12 21:02 1 1290 推荐指数：
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