task1_output=task_layer(shared_output,num_classes_task1)# 假设任务1的类别数为num_classes_task1 task2_output=task_layer(shared_output,num_classes_task2)# 假设任务2的类别数为num_classes_task2 # 定义损失函数 loss_task1=tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=la...
transfer learning:定义一个源域一个目标域,从源域学习,然后把学习的知识信息迁移到目标域中,从而提升目标域的泛化效果。迁移学习一个非常经典的案例就是图像处理中的风格迁移 multi-task:训练模型的时候目标是多个相关目标共享一个表征,比如人的特征学习,一个人,既可以从年轻人和老人这方面分类,也可以从男人女人这...
[9] Liu S , Liang Y , Gitter A . Loss-Balanced Task Weighting to Reduce Negative Transfer in Multi-Task Learning[C]// National Conference on Artificial Intelligence. Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2019. [10] Guo M , Haque A , Huang D A , et al. D...
机器学习:详解多任务学习(Multi-task learning) 详解多任务学习 在迁移学习中,步骤是串行的,从任务AA里学习只是然后迁移到任务BB。在多任务学习中,是同时开始学习的,试图让单个神经网络同时做几件事情,然后希望这里每个任务都能帮到其他所有任务。 来看一个例子,假设在研发无人驾驶车辆,那么无人驾驶车可能需要同时检...
transfer learning:定义一个源域一个目标域,从源域学习,然后把学习的知识信息迁移到目标域中,从而提升目标域的泛化效果。迁移学习一个非常经典的案例就是图像处理中的风格迁移 multi-task:训练模型的时候目标是多个相关目标共享一个表征,比如人的特征学习,一个人,既可以从年轻人和老人这方面分类,也可以从男人女人这...
背景:只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息,通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数,可能会使原任务泛化更好。广义的讲,只要loss有多个就算MTL,一些别名(joint learning,learning to learn,learning with auxiliary task)
基于神经网络的多任务学习,尤其是基于深度神经网络的多任务学习(DL based Multitask Learning),适用于解决很多NLP领域的问题,比如把词性标注、句子句法成分划分、命名实体识别、语义角色标注等任务,都可以采用MTL任务来解决。 其他MTL的应用还有,网页图片和语音搜索[Zhou et. al. KDD’11],疾病预测[Zhang et. al. ...
从图二可以发现,单任务学习时,各个task任务的学习是相互独立的,多任务学习时,多个任务之间的浅层表示共享(shared representation)。 2、多任务学习的定义 多任务学习(Multitask learning)定义:基于共享表示(shared representation),把多个相关的任务放在一起学习的一种机器学习方法。
多任务学习(multi task learning)简称为MTL。简单来说有多个目标函数loss同时学习的就算多任务学习。多任务既可以每个任务都搞一个模型来学,也可以一个模型多任务学习来一次全搞定的。 作者丨Anticoder@知乎 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/59413549