此外,在多任务监督学习任务中,PCGrad能够与之前的多任务学习领域的最新方法结合,实现更高的性能。 2. Multi-Task Learning with PCGrad 尽管在理论上可以通过为模型提供适当的任务标识符,或使用简单的多头或多输出模型来直接应用标准的单任务算法解决多任务问题,但许多之前的研究[42, 50, 53]发现该学习问题较为困难...
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...
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...
具体蓝色的内部如下如所示: 图中的两个输入分别对应于Q或者A的编码层,输入部分包括word-leve和knowledge-leve,其分别是问句Q(或答案A)的词级别向量和知识级别的向量。词向量即是自然语言处理中通用的类似word2vec等预训练词向量,使用LSMT编码;而知识向量则是将问句或答案中的与知识库对应的实体组成的向量,因为这些...
多任务学习(Multi-task learning)-1 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法。在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习...
[1] Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 个人理解:我们使用传统的多任务时,损失函数一般都是各个任务的损失相加,最多会为每个任务的损失前添加权重系数。但是这样的超参数是很难去调参的,代价大,而且很难去调到一个最好的状态。最好的方式应该...
摘 要：《Multitask Learning》这篇论文，由Rich. Caruana于1997年完成，是多任务学习领域的一个里程碑。本文旨在概述论文的主要内容和贡献，以及对其简单理解。1. 引言 在2019年下半年，工作复杂度和量的显著提升促使了学习强度的增加。在此背景下，算法工程师的工作特点——经常需要调研方法和技术，特别...
【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
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...
【论文笔记】Multi-task Learning with Sample Re-weighting for Machine Reading Comprehension(2019,NAACL),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。