多任务学习(Multi-Task Learning):同时对多个任务建模,通过对多个任务之间的参数相关性添加约束(如“参数共享”)将所有任务联系起来。在推荐系统领域,Google的MMoE和阿里巴巴的ESMM是较为人熟知的MTL模型。 多标签学习(Multi-Label Learning):即多标签多分类学习,对一个样本同时预测多个标签。如对每个人兴趣爱好的预测,...
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...
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...
多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法。在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多...
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...
Multi task learning多任务学习背景简介 既然要介绍多任务学习,那么就必须要提到与之对应的单任务学习。 我们平时接触最多的那些机器学习算法基本都是单任务学习,即专注于一个学习目标。 如上图所示,有4个独立的神经网络,每个网络针对同样的输入只有一个输出函数(优化目标),这四个网络之间没有任何连接,所以每个网络之...
Multi-tasklearning (多任务学习)是和single-tasklearning(单任务学习)相对的一种机器学习方法单任务学习的过程中忽略了任务之间的联系,而现实生活中的学习任务...泛化效果。多任务学习(Multi-tasklearning)是迁移学习(TransferLearning)的一种,而迁移学习指的是将从源领域的知识(source domin)学到的知识用于目标 ...
多任务学习(Multi-task learning)的两种模式 深度学习中两种多任务学习模式:隐层参数的硬共享与软共享。 隐层参数硬共享,指的是多个任务之间共享网络的同几层隐藏层,只不过在网络的靠近输出部分开始分叉去做不同的任务。 隐层参数软共享,不同的任务使用不同的网络,但是不同任务的网络参数,采用距离(L1,L2)等作为...
multitask learning案例 多任务学习（Multitask Learning，MTL）是机器学习的一种方法，旨在通过同时学习多个相关任务来提高模型的性能。以下是一个多任务学习的案例：假设你正在开发一个自然语言处理（NLP）模型，任务是对文本进行分类，以确定文本的情感极性（积极、消极或中性）以及主题分类（例如，体育、政治、娱乐等）...