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...
多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是一种在机器学习领域中广泛应用的方法,通过共享表示(Shared Representation)来同时训练模型以处理多个相关任务。这个想法的核心在于通过共享信息和模式,可以并行地学习多个任务,从而提高模型在每个任务上的性能。 在多任务学习中,模型被设计为能够处理多个任务的输入和输出。通过共享...
[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...
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...
Multi-taskLearning多任务学习多任务学习和多分类学习不同,从其cost function就能看出。 当训练的一组任务都能够共享一些低等级特征时 当对于每个任务的数据都很相似时(从一幅图像中识别不同的东西,如行人、信号灯、车辆等等) 当能训练足够大的神经网络时 ...
A Joint Many-task Model [24] 对多个NLP任务预先设定层级结构,之后joint learning Weighting losses with uncertainty [25] 不考虑学习共享的结构,考虑每个任务的不确定性。通过优化loss(Gaussian likelihood with task-dependant uncertainty),调节不同tasks之间的相似性。
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。
A Joint Many-task Model [24] 对多个NLP任务预先设定层级结构,之后joint learning Weighting losses with uncertainty [25] 不考虑学习共享的结构,考虑每个任务的不确定性。通过优化loss(Gaussian likelihood with task-dependant uncertainty),调节不同tasks之间的相似性。
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...
【摘要】 深度学习算法中的多任务学习(Multi-task Learning)引言深度学习算法在各个领域取得了巨大的成功,但在大多数情况下,我们只关注单个任务的解决方案。然而,在现实世界中,往往存在多个相关任务需要同时解决。多任务学习(Multi-task Learning)就是一种能够同时学习多个相关任务的深度学习方法,它可以通过共享模型参数...