多任務學習(Multi-task learning) 在遷移學習中,你的步驟是串行的,你從任務A里學習只是然后遷移到任務B。在多任務學習中,你是同時開始學習的,試圖讓單個神經網絡同時做幾件事情,然后希望這里每個任務都能幫到其他所有任務。 我們來看一個例子,假設你在研發無人駕駛車輛 ...
拷貝convert imageset,生成新工程convert imageset multi label 修改源碼 上述方式使用了二個data層,編譯之后,使用如下方式生成: Build x Release gt convert imageset multi label.exe . train.txt data train image lmdb data train label lmdb trai ...
2017-02-06 15:53 0 5351 推薦指數:
多任務學習(Multi-task learning) 在遷移學習中,你的步驟是串行的,你從任務A里學習只是然后遷移到任務B。在多任務學習中,你是同時開始學習的,試圖讓單個神經網絡同時做幾件事情,然后希望這里每個任務都能幫到其他所有任務。 我們來看一個例子,假設你在研發無人駕駛車輛 ...
多類分類(Multiclass Classification) 一個樣本屬於且只屬於多個類中的一個,一個樣本只能屬於一個類,不同類之間是互斥的。 典型方法: One-vs-All or One- ...
在做客戶經營、精准營銷、推薦等業務場景中往往會遇到數據稀疏,樣本選擇偏差的問題 一、《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for ...
本文將介紹阿里發表在 SIGIR’18 的論文ESMM《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。文章提出使用多任務學習解決CVR(轉化率)預估時 ...
Windows phone 8 是一個單任務操作系統,任何時候都只有一個應用處於活躍狀態,這里的多任務是指對后台任務的支持。本節我們先講講應用程序的運行狀態,然后看看支持的后台任務,包括:后台代理、后台音頻、后台文件傳輸、后台輔助線程等。 快速導航: 一、應用的狀態 ...
超級有用! 從上圖的方程可以看出: 1、loss大則梯度更新量也大; 2、不同任務的loss差異大導致模型更新不平衡的本質原因在於梯度大小; 3、通過調整不同任務的loss權重wi可以改善這個問題; 4、直接對不同任務的梯度進行處理也可以改善這個問題; 所以,后續的方法大體分為兩類 ...
1.導言 現在多任務學習根據實現方法可以粗略地被分為兩種,一個是基於神經網絡的多任務學習[1][2][3][4],這種多任務學習在CV和NLP取得了大量的應用。 然而我們最根溯源,其實多任務學習最開始並不是基於神經網絡的,而是另一種經典的方法——基於正則表示的多任務學習,我們這篇文章也主要 ...
多類分類(Multiclass classification): 表示分類任務中有多個類別, 比如對一堆水果圖片分類, 它們可能是橘子、蘋果、梨等. 多類分類是假設每個樣本都被設置了一個且僅有一個標簽: 一個水果可以是蘋果或者梨, 但是同時不可能是兩者 多標簽分類(Multilabel ...