【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：NLP Multi-Task Learning任務中的硬共享機制的算法設計方案
一 賽題背景 在NLP任務中，經常會出現Multi Task Learning 多任務學習 這一問題。多任務學習是一種聯合學習，多個任務並行學習，結果相互影響。在實際問題中，就是將多個學習任務融合到一個模型中完成。不同的任務會關注到不同的文本分析特征，將多任務聯合起來有利於進行模型泛化，緩解深度學習模型容易過擬合的現象。 多任務學習的出發點是多種多樣的： 從生物學來看，我們將多任務學習視為對人類學 ...
2020-12-26 15:33 0 692 推薦指數：
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