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 function, you are effectively doing multi-task learning (in contrast to single-task learning))。在那种场景中,这样做有利于想清楚我们真正要做的是什么...
其训练过程不同于传统人工智能算法的单过程,而是包含Inner loop和Outer loop,目标则是学习一个F,使其能够针对不同的task能够快速学习f并完成不同任务。 Inner loop和Outer loop是理解Meta Learning的核心与关键 整个过程区别于以数据本身为单位,Meta Learning是以Task为基本单元(D中的数据与分类任务将被分为一个一...
[5] Taking Advantage of Sparsity in Multi-Task Learninghttp://arxiv.org/pdf/0903.1468 [6] A Dirty Model for Multi-task Learning. Advances in Neural Information Processing Systems https://papers.nips.cc/paper/4125-a-dirty-model-for-multi-tas...
1.multi-task的两种形式 前面的层是权重共享的,后面的层权重是不同的。 所有的层权重都是不同的,但是对于前面的层,我们会约束他们的权重尽可能地接近,通过会加上L2 dis... 查看原文 Multi-Task Convolutional Neural Network for Face Recognition阅读笔记 ...
B. R. Vuorio, S.-H. Sun, H. Hu, and J. J. Lim, “Multimodal Model-Agnostic Meta-Learning Via Task-Aware Modulation,” in NeurIPS, 2019. 根据不同的任务选取不同的prior,设计了两个网络,第一个网络用来提取当前任务的类型,将其编码为表征加入到task network层级的参数中。这和c-glow中cond的...
译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI。为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升。尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,...
2.1. Neural Mechanisms 神经科学家们几乎一致同意,大脑以突触的强度存储记忆(Langille & Brown, 2018)。突触随时间减弱或增强的能力称为突触可塑性,并且已经发现了许多可塑性的细胞机制(Kandel et al., 2014)。其中,长时程增强(LTP) (Nicoll, 2017)是研究最多的一种,它被认为是学习和记忆的主要细胞机制(Frankl...
Multi-task learning (MTL) has led to successes in many applications of machine learning, from natural language processing and speech recognition to computer vision and drug discovery. This article aims to give a general overview of MTL, particularly in deep neural networks. It introduces the two ...
学习一小撮shared hypotheses,之后map each task to a single hypothesis [19] 二DNN中的MTL Deep Relation Network [20] 计算机视觉中,一般共享卷积层,之后是任务特定的DNN层。通过对任务层设定先验,使模型学习任务之间的关系。 Fully-Adaptive Feature Sharing [21] ...
AnOverviewofMulti-TaskLearning inDeepNeuralNetworks ∗ SebastianRuder InsightCentreforDataAnalytics,NUIGalway AylienLtd.,Dublin ruder.sebastian@gmail Abstract Multi-tasklearning(MTL)hasledtosuccessesinmanyapplicationsofmachine learning,fromnaturallanguageprocessingandspeechrecognitiontocomputer visionanddrugdiscovery...