辅助任务:Loss-Balanced Task Weighting (LBTW)。对于每个batch,任务的权重lambda是step=t下的loss除以首轮下的loss,即某任务学习速度越快,它的权重越趋向于0。另外,引入alpha=0.5用于平衡任务权重 算法流程: # 记录首轮loss if step == 0: initial_task_loss = task_loss loss = 0 mutil_losses = [] # ...
2,辅助学习 Auxiliary Learning辅助学习,除了同时学习多个任务,在有些情况下,更多的关注点只是多任务中的一个或几个任务的表现,为了更好地理解任务之间的相关性,通常可以设置带有各种属性的辅助任务进行,辅助任务的目的就是协助找一个更强,更具有鲁棒性的特征表示,最终让主要任务收益,关于辅助任务的定义: 一,Dynamic ...
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区分不同的domain。 Hints:前面提到的某些特征在某些任务不好学,选择辅助任务为predictin...
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、
样本偏差是指训练和测试集样本不同,拿电商举例,模型用点击的数据来训练,而预估的却是整个样本空间。数据稀疏问题就更严重了,本身点击样本就很少,转化就更少了,所以可以借鉴多任务学习的思路,引入辅助学习任务,拟合pCTR和pCTCVR(pCTCVR = pCTR * pCVR),如下图所示:...
多任务学习有很多形式,如联合学习(Joint Learning),自主学习(Learning to Learn),借助辅助任务学习(Learning with Auxiliary Tasks)等,这些只是其中一些别名。概括来讲,一旦发现正在优化多于一个的目标函数,你就可以通过多任务学习来有效求解(Generally, as soon as you find yourself optimizing more than one loss fu...
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...
使用相关任务作为一个辅助任务,对于多任务学习来说,是一个典型的选择。想要知道什么是“相关任务”,此处我们展示一些直观的例子。Caruana于1997年使用预测不同道路的特征来辅助学习自动驾驶的方向掌控。文献[42]使用头部姿势估计与面部特征属性推断辅助脸部轮廓检测任务。文献[43]同时学习查询分类与网页搜索。文献[44]同时...
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...
它由多个神经网络组成——前一个神经网络将其最上层的输出作为下一个神经网络的输入，用于语音合成，每个神经网络有两个输出单元，共享两个任务之间的隐藏层，一个用于主任务，另一个用于辅助任务，从而更好地提升语音合成的准确度。3）在网络Web应用程序中 MTL可以用于不同任务共享一个特征表示，学习web搜索中的排名...