多标签学习和多输出回归中的这种特征导致了与MTL不同的研究问题。例如,排名损失,它使与数据点相关的标签的分数(例如,分类概率)大于没有标签的分数,可以用于多标签学习,但它不适合不同任务拥有不同数据的MTL。另一方面,这一特征在多标签学习和多输出回归中在MTL问题中是无效的。例如,每个任务都是基于19个生物医学特...
2 GradNorm 3 DWA (End-to-End Multi-Task Learning with Attention) 4 PCGrad 5 GradVac 深度学习中多目标优化的方法 Task Balancing Approaches 优化方法更多的考虑的是在已有结构下,更好地结合任务进行训练和参数优化,它从loss与梯度的维度去思考不同任务之间的关系。在优化过程中缓解梯度冲突,参数撕扯,尽量达到...
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...
可解释性是另一个挑战，现有的研究主要针对单任务，MTDRS需要更深入地解决多任务推荐的透明度问题。最后，特定于任务的偏差也是MTDRS需要关注和解决的问题，以确保公平和性能的均衡。
一篇2017年的论文,ANovelMulti-taskDeepLearningModelforSkin Lesion Segmentation and Classification,基于多任务学习的皮肤病变分割与分类。作者认为,多任务学习模型通过利用任务之间的共性和差异来同时解决不同的任务。与单独训练单个模型相比,这可以提高特定任务模型的学习效率和潜在的预测准确性。在多任务学习 ...
Yet, recent multi-task learning (MTL) techniques have shown promising results w.r.t. performance, computations and/or memory footprint, by jointly tackling multiple tasks through a learned shared representation. In this survey, we provide a well-rounded view on state-of-the-art deep learning ...
oA Survey on Multi-Task Learning oSelf-Paced Multi-Task Clustering oModel-Protected Multi-Task Learning 开源资源 oTask Sensitive Feature Exploration and Learning for Multi-Task Graph Classification oBMTMKL: Bayesian Multitask Multiple Kernel Learning ...
Combining such multiple clustering tasks that are related to each other are simply termed as Multi Task Clustering (MTC). It is one such promising way to reinforce the clustering performance. In this paper an effort is made to address various multi task clustering techniques in the data mining ...
Evolutionary multi-task optimization (EMTO) is an emerging paradigm of evolutionary computation. This paper presents a comprehensive survey of the EMTO algorithms with a specific focus on their knowledge transfer (KT) methods, which are of critical importance to the success of EMTO. ...
写在前面:多数关于多任务学习(Multi-task learning)的文章、综述或者paper都聚焦于网络结构的迭代与创新;然而,对于多任务学习Loss的优化也非常重要。本文基于多任务学习在2020年的一篇综述——《Multi-Task Learning for Dense Prediction Tasks: A Survey》中的部分内容,尽量用通俗易懂的方式来聊聊多任务学习优化的问题...