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) 目标: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...
representation learning:auxiliary task大多都是潜在地学习一些特征表达,且一定程度上都利于主任务。也可以显示地对此学习(使用一个学习迁移特征表达的辅助任务,比如AE) 那么,哪些auxiliary task是有用的呢? auxiliary task背后的假设是辅助任务应该在一定程度上与主任务相关,利于主任务的学习。 那么如何衡量两个任务是否...
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...
representation learning:auxiliary task大多都是潜在地学习一些特征表达,且一定程度上都利于主任务。也可以显示地对此学习(使用一个学习迁移特征表达的辅助任务,比如AE) 那么,哪些auxiliary task是有用的呢? auxiliary task背后的假设是辅助任务应该在一定程度上与主任务相关,利于主任务的学习。 那么如何衡量两个任务是否...
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...
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...
Auxiliary tasks.考虑到环境中包含各种各样的训练信息(如像素的变化等),Jaderberg等[32]提出了auxiliary这一术语。 Experience replay. Double estimators. 4.2. 一些经验(Lessons learned) Experience replay buffer in MDRL Centralized learning and decentralized excution ...
We also introduce a novel mechanism for focusing this representation upon extrinsic rewards, so that learning can rapidly adapt to the most relevant aspects of the actual task. Our agent significantly outperforms the previous state-of-the art on Atari, averaging 880% expert human performance, and...
Semi-supervised Multi-task Learning with Auxiliary data 2023Compared with single-task learning, multi-tasks can obtain better classifiers by the information provided by each task. In the process of multi-task da... B Liu,Q Chen,Y Xiao,... - 《Inf Sci》 被引量: 0发表: 2023年 Automatic ...
MTL 有很多形式:联合学习(joint learning)、自主学习(learning to learn)和带有辅助任务的学习(learning with auxiliary task)等都可以指 MTL。一般来说,优化多个损失函数就等同于进行多任务学习(与单任务学习相反). 在深度学习中,多任务学习MTL通常通过隐藏层的 Hard 或 Soft 参数共享来完成。