分布式多任務學習論文閱讀（三）：運用代理損失進行任務分解
1 代理損失函數——一種並行化拆解技巧 我們在本系列第一篇文章《分布式多任務學習論文閱讀（一）多任務學習速覽》(鏈接：https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15481054.html)中提到，實現多任務學習的一種傳統（非神經網絡）的方法為增加一個正則項 ...
原文：分布式多任務學習：論文總結歸納和展望
論文總結歸納 做為最后一篇分布式多任務學習的論文閱讀記錄，我決定對我目前為止粗讀和精讀的論文進行一次總結，然后陳述一些個人對該研究領域的見解和想法。 目前已經有許多論文對多任務學習提出了分布式並行方案。在分布式多任務學習中，傳統的處理方式 仍然是基於主從 Master Workers 架構：多個任務節點 Workers 分攤任務，然后將信息交給主節點 Master 匯總 比如在分布式近端映射算法 ...
2021-11-12 21:02 1 1290 推薦指數：
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所謂“當局者迷，旁觀者清”，當我迷惑於當前知識的時候，證明我正平行於或低於該知識平面高度去學習這些知識，結果只有一個——“混亂”。因為自身沒有一個高層次的“綱”讓自己清晰且邏輯地“收編”和“匯總”這些知識，也許“知識焦慮”就這么來的。在管理層面上，面對矩陣型組織架構上X軸（項目經理）與Y軸（職能 ...
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