On Better Exploring and Exploiting Task Relationships in Multitask Learning: Joint Model and Feature Learning Multitask learning (MTL) aims to learn multiple tasks simultaneously through the interdependence between different tasks. The way to measure the relatednes... Y Li,X Tian,T Liu,... - 《...
6、Multitask Learning方法 浅层隐含层节点共享神经网络是最简单MTL,如图2所示。还有基于特征(feature table)共享MTL。 基于特征的共享MTL(联合特征学习,Joint feature learning),通过创建一个常见的特征集合来实现多个任务之间基于特征(features)的shared representation,其共享表示如图3所示。 图3 基于特征的共享表示示意...
Joint feature learningMulti-task learningAttribute recognitionRecognizing face attributes can improve face recognition as well as provides useful information in face image retrieval. Usually the attributes are studied separately. Considering that the attributes are inter-related, they can be regarded as ...
joint learning是指模型中包含很多小模型,而多个小模型通过joint learning组成了完整的模型,各个小模型可以单独训练,也可以与其他模块一起训练。 multi-task learning是指同一个模型需要同时完成多个任务,且在完成多个不同的任务时其参数还是共享的,这也一定程度上提高了其泛化能力。 参考资料: What are the d...
6、Multitask Learning方法 浅层隐含层节点共享神经网络是最简单MTL,如图2所示。还有基于特征(feature table)共享MTL。 基于特征的共享MTL(联合特征学习,Joint feature learning),通过创建一个常见的特征集合来实现多个任务之间基于特征(features)的shared representation,其共享表示如图3所示。
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...
4 Fully-Adaptive Feature Sharing (FAFS) 5 Branched Multi-Task Architecture Search (BMTAS) 6 Learning T o Branch (LTB) Decoder-Focused Architectures 部分 这里提到了: 1 PAD-Net 2 Pattern-Affinitive Propagation Networks (PAP-Net) 3 Joint Task-Recursive Learning (JTRL) ...
5.5 联合多任务模型(A Joint Many-Task Model) 基于这种发现,文献[38]预先定义了一个包含多个NLP任务的层次结构,如图6所示,并用来做多任务学习的联合模型。 5.6 用不确定性对损失进行加权(Weighting losses with Uncertainty) 除了学习结构的共享,文献[39]采用一种正交的方法来考虑每个任务的不确定性。他们调整每个...
6.5 联合多任务模型(A Joint Many-Task Model) 基于这种发现,文献[38]预先定义了一个包含多个NLP任务的层次结构,如图6所示,并用来做多任务学习的联合模型。 6.6 用不确定性对损失进行加权(Weighting losses with Uncertainty) 除了学习结构的共享,文献[39]采用一种正交的方法来考虑每个任务的不确定性。他们调整每个...
6.5 联合多任务模型(A Joint Many-Task Model) 基于这种发现,文献[38]预先定义了一个包含多个NLP任务的层次结构,如图6所示,并用来做多任务学习的联合模型。 6.6 用不确定性对损失进行加权(Weighting losses with Uncertainty) 除了学习结构的共享,文献[39]采用一种正交的方法来考虑每个任务的不确定性。他们调整每个...