multitask learning的两大挑战: (1)深度学习中的多目标优化问题 (2)深度学习中的网络结构设计问题 深度学习中的多目标优化问题 深度学习中多目标优化的方法 Task Balancing Approaches loss权重上的策略 Uncertainty Weighting 感觉还是叫深度多任务学习比较好一点。。。 看了那么多篇理论慢慢的paper,终于找到一篇比较有...
在计算机视觉领域,2014年香港中文大学的“Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning”是一篇将多任务用于人脸关键点检测的文章,提出了TCDCN模型。人脸关键点包括人脸轮廓、眼睛、眉毛、嘴唇以及鼻子等等。 其模型结构如Fig6所示,可以看出有多个输出:一个主任务Landmark Detection,和其他辅助任务。辅助任务用...
MTL 有很多形式:联合学习(joint learning)、自主学习(learning to learn)和带有辅助任务的学习(learning with auxiliary task)等。一般来说,优化多个损失函数就等同于进行多任务学习。即使只优化一个损失函数(如在典型情况下),也有可能借助辅助任务来改善原任务模型。 两种深度学习 MTL 方法 1、参数硬(hard)共享 在...
[17] Learning with whom to share in multi-task feature learning [18] Learning Task Grouping and Overlap in Multi-task Learning [19] Learning Multiple Tasks Using Shared Hypotheses [20] Learning Multiple Tasks with Deep Relationship Networks http:...
【预训练语言模型】MT-DNN: Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding 预训练语言模型在下游任务微调时如果可以获得更丰富的训练任务,则提高让预训练语言模型的泛化能力,本文则通过添加多任务训练实现泛化性能的提升。核心要点包括: ...
多任务学习有很多形式,如联合学习(Joint Learning),自主学习(Learning to Learn),借助辅助任务学习(Learning with Auxiliary Tasks)等,这些只是其中一些别名。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 fu...
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...
To overcome these problems, this paper focuses on attention-based deep multi-task learning method, and provides a novel deep multi-task learning method, namely, Deep Multi-task Learning with Relational Attention (DMLRA). In particular, we first provide a task-specific attention module to specify...
【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
Ruder S, "An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks", arXiv 1706.05098, June 2017 深度学习方面MTL总结: 按照隐层,MTL基本分两类:Hard sharing和Soft sharing Hard sharing在多任务之间共享隐层,降低over fitting的风险。“The more tasks we are learningsimultaneously, the more our model...