按照惯例,我这次还是先向大家介绍一篇多任务学习这个方向的综述论文:A Survey on Multi-Task Learning[1],在本次文章中会向大家介绍多任务学习的概念,分类,实例算法以及一些应用场景。后续我会向大家介绍关于多任务学习的典型算法,希望感兴趣的小伙伴可以关注我们同时批评指教。 1、基本概念 1.1 什么是‘多任务学习’...
在算法建模中,我们首先给出了MTL的定义,然后将不同的MTL算法分为五类:特征学习方法,可以进一步分为特征变换和特征选择方法、低秩方法、任务聚类方法、任务关系学习方法和分解方法。之后,我们讨论了MTL与其他学习范式的结合,包括半监督学习、主动学习、无监督学习、强化学习、多视图学习和图模型。为了处理大量的任务,我们...
论文阅读 | A Survey on Multi-Task Learning 摘要 多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是机器学习中的一种学习范式,其目的是利用包含在多个相关任务中的有用信息来帮助提高所有任务的泛化性能。 首先,我们将不同的MTL算法分为特征学习法、低秩方法、任务聚类方法、任务关系学习方法和分解方法,然后讨论每种方法的...
Multi-Task Learning (MTL) is a learning paradigm in machine learning and its aim is to leverage useful information contained in multiple related tasks to help improve the generalization performance of all the tasks. In this paper, we give a survey for MTL from the perspective of algorithmic mod...
A Survey on Multi-Task Learningdoi:10.1109/TKDE.2021.3070203Yu ZhangQiang YangIEEE
01 Multitask Learning 在存在多个相关任务的情况下,多任务学习[23,161]通过利用任务通用信息和特定于任务的信息同时学习这些任务。 因此,它们自然可以用于FSL。 在这里,我们介绍了在FSL中使用多任务学习的一些实例。 我们获得了与C有关的任务T1T1,……,TCTC,其中一些样本很少,而每个任务的样本数很多。每个任务TcT...
多任务学习-Multitask Learning 神经网络来表示学习一个任务,单任务学习和多任务学习可以表示成如图2所示。 图2 基于单层神经网络的单任务和多任务学习对比 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...?关于这个问题,有很多解释。这里列出其中一部分,以图2中由单隐含层神经网络表...
2.2.3. Learning Active Learning 取代手动设计的策略(之前所说的使用置信度低的样本作为informativeness高的样本),通过模型预测选出样本的经验,学习选择样本的策略。 2.3. Fine-tuning vs Retraining 在得到新标注的数据后,为了提升现有模型,是用新增的数据来fine-tuning,还是用所有数据(或者新数据+旧数据的subset)来...
2.1.2 soft and hard parameter sharing in deep learning 在Hard parameter sharing中,参数被分为共享参数和task-specific参数。执行流程如下:一张图片,经过一个主干网络(共享参数),再将主干网络的输出作为不同任务的输入。各个任务的head有各自... 查看原文 CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构 使用非...
A Survey on Multi-Task Learning. arXiv 2017 paper bib Yu Zhang, Qiang Yang A Survey on Multi-view Learning. Computer ence 2013 paper bib Chang Xu, Dacheng Tao, Chao Xu An overview of multi-task learning. National Science Review 2018 paper bib Yu Zhang, Qiang Yang An Overview of Multi-...