深度神經網絡多任務學習(Multi-Task Learning in Deep Neural Networks)
MTL 有很多形式：聯合學習（joint learning）、自主學習（learning to learn）和帶有輔助任務的學習（learning with auxiliary task）等。一般來說，優化多個損失函數就等同於進行多任務學習。即使只優化一個損失函數（如在典型情況下），也有可能借 ...
原文：【論文筆記】多任務學習（Multi-Task Learning）
. 前言 多任務學習 Multi task learning 是和單任務學習 single task learning 相對的一種機器學習方法。在機器學習領域，標准的算法理論是一次學習一個任務，也就是系統的輸出為實數的情況。復雜的學習問題先被分解成理論上獨立的子問題，然后分別對每個子問題進行學習，最后通過對子問題學習結果的組合建立復雜問題的數學模型。多任務學習是一種聯合學習，多個任務並行學習，結 ...
2018-01-08 19:02 0 2284 推薦指數：
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[譯]深度神經網絡的多任務學習概覽(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)
譯自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在機器學習中，我們通常關心優化某一特定指標，不管這個指標是一個標准值，還是企業KPI。為了達到這個目標，我們訓練單一模型或多個模型集合來完成指定得任務。然后，我們通過精細調參，來改進模型直至 ...
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