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 ...

一、多目標排序（轉） 1、概念 多目標排序：指有兩個或兩個以上的目標函數，目的是尋求一種排序使得所有的目標函數都達到最優或滿意。 在工業界推薦系統中，大多是基於隱式反饋來進行推薦的，用戶對 ...

1 分布式多任務學習（Multi-task Learning， MTL）簡介 我們在上一篇文章《基於正則表示的多任務學習》中提到，實現多任務學習的一種傳統的（非神經網絡的）方法為增加一個正則項[1][2][3]： \[\begin{aligned} \underset{\textbf{W ...

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 ...

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： ...

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 ...