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 ，也有可能借助輔助任務來改善原任務模型。 兩種深度學習 MTL 方法 參數硬 hard 共享 在實際應用中，通常通過在所 ...
2019-01-17 14:59 0 6450 推薦指數：
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 ...
1. 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 ...
catalogue 0. 引言 0x1: 神經網絡的分層神經元意味着什么 為了解釋這個問題，我們先從一個我們熟悉的場景開始說起，電子電路的設計 如上圖所示，在實踐中，在解決線路設計問題(或者大多數其他算法問題)時，我們通常先考慮如何解決子問題，然后逐步地集成這些子 ...
深度學習其實就是有更多隱層的神經網絡，可以學習到更復雜的特征。得益於數據量的急劇增多和計算能力的提升，神經網絡重新得到了人們的關注。 1. 符號說明 2. 激活函數 為什么神經網絡需要激活函數呢？如果沒有激活函數，可以推導出神經網絡的輸出y是關於輸入x的線性組合 ...
原址：https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 概述 循環神經網絡（RNN-Recurrent Neural Network）是神經網絡家族中的一員，擅長於解決序列化相關問題。包括不限於序列化標注問題、NER ...
https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/84170813 多任務學習（Multitask learning）是遷移學習算法的一種，遷移學習可理解為定義一個一個源領域source domain和一個目標領域（target domain ...
原文鏈接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多類別分類，這種模型可從多種可能的情況中進行選擇。 1- 一對多 一對多提供了一種利用二元分類的方法 ...
（Multi-Layer Perceptrons）叫做多層感知機，即由多層網絡簡單堆疊而成，進而我們可以在輸出層 ...
