多头调训是指在同一时间内,模型中的多个头(head)分别学习不同的任务或数据分布,这种训练方式常见于多任务学习或多标签分类问题。每个头都有自己的参数,它们共享底层网络的某些层,但最终的输出层是分开的。以下是多头调训的几个特点: 1. 模型架构中包含多个头,每个头对应一个任务。 2. 在训练过程中,所有头同时更...