【論文筆記】多任務學習（Multi-Task Learning）
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 ...
原文：論文閱讀 | A Survey on Multi-Task Learning
摘要 多任務學習 Multi Task Learning, MTL 是機器學習中的一種學習范式，其目的是利用包含在多個相關任務中的有用信息來幫助提高所有任務的泛化性能。 首先，我們將不同的MTL算法分為特征學習法 低秩方法 任務聚類方法 任務關系學習方法和分解方法，然后討論每種方法的特點。為了進一步提高學習任務的性能，MTL可以與其他學習范式相結合，包括半監督學習 主動學習 非監督學習 強化學習 ...
2019-11-10 18:26 0 366 推薦指數：
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