大杂烩(hard parameter sharing + cross stitch networks + block-sparse regularization + task hierarchy(NLP) ),使得模型自己学习哪些层,哪些子空间来共享,在哪层模型找到了inputs的最优表达。 当不同的任务相关性大,近似服从相同的分布,共享参数是有益的,如...
3. General Deep Architecture for NLP NLP任务总结起来就是--为单词分配标签。 传统的NLP方法是:从句子中提取一组丰富的手工设计的特征,然后将这些特征馈送到经典的浅层分类算法,例如,支持向量机(SVM),通常带有线性内核。 特征的选择是一个完全经验的过程,主要基于反复试验,特征选择依赖于任务,这意味着对每个新的...
一、赛题背景 在NLP任务中,经常会出现Multi-Task Learning(多任务学习)这一问题。多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响。在实际问题中,就是将多个学习任务融合到一个模型中完成。不同的任务会关注到不同的文本分析特征,将多任务联合起来有利于进行模型泛化,缓解深度学习模型容易过拟合的现象。 多...
use_bias=False, activation='softmax',name='gate_softmax_'+ task_names[i])(gate_input) gate_out = Lambda(lambdax: tf.expand_dims(x, axis=-1))(gate_out)# gate multiply the expertgate_mul
单任务学习(single task learning):一个loss,一个任务,例如NLP里的情感分类、NER任务一般都是可以叫单任务学习。 多任务学习(multi task learning):简单来说有多个目标函数loss同时学习的就算多任务学习。例如现在大火的短视频,短视频APP在向你展示一个大长腿/帅哥视频之前,通常既要预测你对这个视频感兴趣/不感兴趣...
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。 Tensor factorisation for MTL [26] ...
《Multitask Learning》是Rich. Caruana在1997年完成的博士论文,堪称多任务学习研究领域的一项继往开来的工作。本文的主要内容,是对该论文主要内容和贡献的简单罗列,以及少许理解。 01 引言 2019年下半年开始,我的工作复杂度和量都有明显提升——总体来看,学习的强度上升了。相应地,在“费米学习法”框架中,知识分享...
将NLP划分为四种类型的任务; 在BERT预训练的基础上,添加若干多任务的参数,并采用多任务训练 简要信息: 一、动机 学习文本的自然语言理解任务通常可以利用多任务学习和预训练两种途径解决,因此二者的结合可以增强文本理解能力,提出MT-DNN; 基于深度学习的多任务学习的优势:(1)Task-specific的标注数据有限,可以借助其他...
低层次监督(Low Supervision),Deep Multi-Task Learning with Low Level Tasks Supervised at Lower Layers中,在NLP中,作者使用deep bi-RNN低层开始对各个任务分别建模,不共享的部分模型更新时不受其他任务影响,效果不错。 4. 建模任务之间的关系 建模任务之间的关系有非常多的方式,如,加各种约束项,这个约束项,让...
在深度学习领域,BERT模型已经成为自然语言处理(NLP)领域的强大工具。然而,原始的BERT代码在多任务学习和多GPU训练方面存在限制。为了解决这些问题,一个名为bert-multitask-learning的项目应运而生。这个项目基于BERT模型,通过多模式多任务学习的方式,为各种NLP任务提供了更加强大的支持。首先,让我们了解一下什么是多任务...