3. Multi-Task Learning with Homoscedastic Uncertainty 多任务学习涉及针对多个目标优化模型的问题,在许多深度学习问题中很常见。将多目标损失结合起来的简单方法是对每个任务的损失进行加权线性求和: L_{total} = \sum_i{\omega_i L_i} \tag{1} Note: 关于这个公式,有些论文中会加上限制: \sum_i{\omega...
在查新的过程中,我发现有一篇论文在多任务学习发展史上地位比较重要,就是Rich. Caruana在1997年发表的博士论文《Multitask Learning》。该文对多任务学习(Multi-Task Learning)相关的思想和方法进行了系统的介绍,并用非常丰富的实验和分析探索了多任务学习的几个问题。 2. 论文内容 2.1. 甚是多任务学习? 2.1.1. ...
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...
论文解读:Multi-Task Learning with Multi-View Attention for Answer Selection and Knowledge Base Question 知识图谱问答的任务目标是在给定一个自然问句以及对应的知识库下,找到正确的答案(实体)。本文则通过多任务学习的框架,利用多视角注意力机制完成知识图谱问答任务。 1、什么是知识图谱? 知识图谱...
论文阅读 | A Survey on Multi-Task Learning 摘要 多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是机器学习中的一种学习范式,其目的是利用包含在多个相关任务中的有用信息来帮助提高所有任务的泛化性能。 首先,我们将不同的MTL算法分为特征学习法、低秩方法、任务聚类方法、任务关系学习方法和分解方法,然后讨论每种方法的...
https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/84170813 多任务学习(Multitask learning)是迁移学习算法的一种,迁移学习可理解为定义一个一个源领域source domain和一个目标领域(target domain),在source domain学习,并把学习到的知识迁移到target domain,提升target do... ...
00:32 MTL: Multi-task Learning 探索多个任务之间的共性和差异 例子:输入图片,同时做语义分割和预测深度 01:53 Pr...
【读论文】AAAI2020:Multi-Task Learning for Diabetic Retinopathy Grading and Lesion Segmentation 引言 4444.JPG 喂,大家晚上好,我是*** 我今天给大家分享的是 一篇来自AAAI 2020的 ,, 他 做的是多任务的 视网膜病变的分级和分割 (翻页) image.png
【多任务学习】An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks,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
论文:Adversarial Multi-task Learning for Text Classification 最近决定每周读一篇GAN的论文。一方面,提升自己的阅读理解能力。另一方面,拓展自己的思路。作为GAN的初学者,有很多表述不当的地方欢迎大家批评指正! 标题:对抗多任务学习用于文本分类。所谓多任务学习(MTL)就是指学习某一类任务的通用知识(focus on learning...