主任务:Abridged Linear Schedule。设置一个step阈值,t_tao = T/10,即前10%的训练step是用于主任务的warm-up (任务权重=当前step数t/总step数T),后90%的steps,主任务的权重为1。这里warm-up的目的应该是让模型训练初期能从辅助任务中学习到一些有利于主任务的信息,然后后期再专心学习主任务。这里step=epoch总...
辅助任务用于帮助主任务学习CNN的网络参数,文中的辅助任务包括:性别、是否带眼镜、是否微笑、脸部的姿势等。为了直观的说明每个任务,Fig5展示了训练样本,包含图像即每个任务的Label信息。 TCDCN模型的损失函数也非常符合直觉,如Fig7所示。其中第一项就是Landmark Detection的损失函数;而第二项就是辅助任务的损失函数,第...
如上图人脸特征点检测（TCDCN）模型，除了检测特征点任务，还有识别眼镜、笑脸、性别和姿态这四个辅助任务；通过与其它网络的对比，可以看出辅助任务使主任务的检测更准确。MTL在不同领域有不同应用，其模型各不相同，解决的应用问题也不尽相同，但在各自的领域都存在着一些特点。除上面介绍的计算机视觉领域，还有像生...
Related task:常规思路(自动驾驶+路标识别;query classification+web search;坐标预测+物体识别;duration+frequency) Adversarial:在domain adaption,相关的任务可能无法获取,可以使用对抗任务作为negative task(最大化training error),比如辅助任务为预测输入的domain,则导...
通过权衡主任务与辅助的相关任务中的训练信息来提升模型的泛化性与表现。从机器学习的视角来看,MTL可以看作一种inductive transfer(先验知识),通过提供inductive bias(某种对模型的先验假设)来提升模型效果。比如,使用L1正则,对模型的假设模型偏向于sparse solution(参数要少)。在MTL中,这种先验是通过auxiliary task来提供...
为了解决这个问题,文中采用范数来约束辅助任务的梯度,让辅助任务梯度的范数和主任务尽可能一致。范数的计算采用滑动平均的方法,计算历史累积范数的滑动平均值,防止单次范数计算波动较大。通过,直接约束范数的结果可能并不是最优的梯度更新方式,因此文中还引入了一个系数,融合范数约束前后的梯度。
目前选择一些辅助任务方法 Related task:常规思路(自动驾驶+路标识别;query classification+web search;坐标预测+物体识别;duration+frequency) Adversarial:在domain adaption,相关的任务可能无法获取,可以使用对抗任务作为negative task(最大化training error),比如辅助任务为预测输入的domain,则导致主任务模型学习的表征不能...
整个算法中最最关键的概念就是这个“任务间亲和度”了。任务间亲和度(Inter-Task Affinity),直白一点的讲的话,就可以理解为:在多任务学习中,用一个值来量化一个任务 对另一个任务 的正面或者负面影响。 那具体怎么衡量呢?在本文中,作者提出:用任务 对共享参数的梯度更新对另一个任务 的 loss 影响的程度来衡量...
计算病理近期重点研究目标,是使用更少的数据,训练泛化性能更好的模型。本期介绍了辅助任务技术,包括多任务学习、迁移学习、域适应、流形学习等。, 视频播放量 113、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 4、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 jiaoyiping, 作者简介 人工智能、
多任务学习，一种在单一训练过程中优化多个目标函数的方法，旨在通过共享参数来提升模型的泛化能力。在多任务学习中，不同任务间存在相互影响和互补性。它们可以分别通过辅助特征选择、特征交流、相互强调和监督机制发挥作用。例如，辅助任务可能帮助主任务学习更有效的特征，而共享的参数则使得不同任务间能够...