MT-DNN[1] 是微软开源的框架,主要是利用学习文本的自然语言理解任务通常可以利用多任务学习和预训练两种途径解决的思想,因此二者的结合可以增强文本理解能力,基于以上提出 MT-DNN 框架,集成了 MTL 和 BERT 语言模型预训练二者的优势,在 10 项 NLU 任务上的表现都超过了 BERT,并在通用语言理解评估(GLUE)、斯坦福自然语言推理(SNL
多任务无监督学习、多任务主动学习、多任务强化学习、多任务在线学习和多任务多视角学习,杨强教授总结了每一类中的代表性方法,并重点讨论了多任务监督学习的五种方法,之后分析了并行和分布式MTL,最后提出在未来的MTL研究中还需解决的问题。
多任务学习:旨在通过共享任务间的表示来提高每个任务的泛化能力。在深度学习时代,MTL转化为设计能够处理多个相关任务的训练信号的网络架构。 综述范围:本综述专注于密集预测任务的多任务学习,通过神经网络架构进行。涵盖了多任务学习中的多任务共享表示,包括跨任务的卷积层、池化层和全连接层等。研究了不同方法的优缺点...
多任务学习综述 本篇来自论文《An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks》 一、Introduction 机器学习中,我们通常关心针对特定指标的优化,无论这是某个基准的分数还是业务关键绩效指标。为了做到这一点,我们通常训练一个模型或一组模型来执行我们所期望的任务。然后我们对这些模型进行微调,直到它们的...
多任务学习综述 技术标签: 多任务学习An overview of multi-task learning ,Yu Zhang∗ and Qiang Yang∗(Sep, 2017),COMPUTER SCIENCE ABSRACT 多任务学习(multi-task learning, MTL)是机器学习中一个很有前途的领域,其目的是通过利用多个相关学习任务之间的有用信息来提高它们的性能。本文... 查看原文 常见...
与单任务学习(STL)相比,MTL提供了一系列优势,增强了训练过程和推理效率。MTL的主要优点包括流线型模型架构、性能提升和跨领域泛化能力。在过去二十年中,MTL已广泛被认为是在包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、疾病预测与诊断及机器人...
2. 多任务学习 定义中有两个基本因素:一是任务的相关性,任务相关性是基于对不同任务关联方式的理解;二是任务的定义,在机器学习中学习任务主要包含分类和回归等监督学习任务、聚类等无监督学习任务、半监督学习任务、主动学习任务、强化学习任务、在线学习任务和多视角学习任务,因此不同的学习任务对应于不同的MTL设置...
1、通过修改不同任务的权重W可以改善问题 2、通过对不同任务的梯度进行处理,从而改善不同任务更新速度不一致的问题。常用的方法是梯度归一化(grad Norm) 梯度归一化的主要目的让不同任务对应的梯度差异控制在一定范围内,从而控制多任务网络的训练,训练的模型才可以以相同的速度学习。最终可以避免某个单个任务收敛了,...
《Multitask Learning》是Rich. Caruana在1997年完成的博士论文,堪称多任务学习研究领域的一项继往开来的工作。本文的主要内容,是对该论文主要内容和贡献的简单罗列,以及少许理解。 01 引言 2019年下半年开始,我的工作复杂度和量都有明显提升——总体来看,学习的强度上升了。相应地,在“费米学习法”框架中,知识分享...
(1)共享层多任务学习(Shared Layer Multi-Task Learning):这种方法通过在网络的底层共享特征提取层来学习多个任务。共享层可以充分利用任务之间的相关性,减少参数数量并提高模型的泛化能力。 (2)注意力机制多任务学习(Attention Mechanism Multi-Task Learning):注意力机制可以用来指导模型对不同任务的关注程度。通过自适...