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...
STL (single-task learning) 单任务学习:针对一个特定的任务,设计一个模型,然后进行迭代优化。 实际任务通常需要多个任务,例如视频去噪和超分。实际使用,STL需要训练多个模型,这样会产生更多计算量,占用更多的计算和存储资源,难以保障算法的实时性。 MTL(multi-task learning)多任务学习,就是与单任务学习相对的一个概...
Multi-task Learning 理论(多任务学习) 一. 多任务学习理论 1.1 多任务学习的定义 如果有n个任务(传统的深度学习方法旨在使用一种特定模型仅解决一项任务),而这n个任务或它们的一个子集彼此相关但不完全相同,则称为多任务学习(以下简称为MTL) 。通过使用所有n个任务中包含的知识,将有助于改善特定模型的学习 多...
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...
多任务学习(Multitask Learning)是一种推导迁移学习方法,主任务(main tasks)使用相关任务(related tasks)的训练信号(training signal)所拥有的领域相关信息(domain-specific information),做为一直推导偏差(inductive bias)来提升主任务(main tasks)泛化效果(generalization performance)的一种机器学习方法。
多任务学习（Multi-task Learning, MTL）是一种在多个相关任务上同时进行学习的机器学习方法。近年来，MTL在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、推荐系统等AI领域中展现出强大的应用潜力和效果改进。本文将对MTL的定义、为什么活跃在多个AI领域、改进方向以及实际使用技巧和注意事项进行深入探讨。多任务...
参数的硬共享机制:从几十年前开始到现在这种方式还在流行(Multitask Learning. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems[3]),一般认为一个模型中任务越多,通过参数共享降低噪声导致过拟合的风险更低,在参数硬共享机制中loss直接相加就是一种最简单的均值约束。
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...
transfer learning:定义一个源域一个目标域,从源域学习,然后把学习的知识信息迁移到目标域中,从而提升目标域的泛化效果。迁移学习一个非常经典的案例就是图像处理中的风格迁移 multi-task:训练模型的时候目标是多个相关目标共享一个表征,比如人的特征学习,一个人,既可以从年轻人和老人这方面分类,也可以从男人女人这...
这篇文章将顺着我2018年的硕士论文:Universal Representations: Towards Multi-Task Learning & Beyond的大体框架,并加以补充近期新文章的方法,和未来新方向的讨论。 Disclaimer: 在硕士论文里提及的自己的文章均为当时未发表的 preliminary results,对于任何人想要了解论文里的细节请直接参看发表的 conference 文章。