学习抽象子任务;学习任务结构(类似强化里面的hierarchy learning) 参数学习辅助任务 More... 备注:本文学习资料主要来自 _An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks,https://arxiv.org/abs/1706.05098 Reference [1] A Bayesian/information th...
When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis:A Multi-Task Learning Framework 为了在人脸识别中最小化年龄变化的影响,之前的工作要么通过最小化身份和年龄相关特征之间的相关性来提取与身份相关的有区分度特征,称为年龄不变人脸识别(age-invariant face recognition, AIFR),或者通过将不同年龄组的...
In an example embodiment, a framework to infer a user's value for a particular attribute based upon a multi-task machine learning process with uncertainty weighting that incorporates signals from multiple contexts is provided. In an example embodiment, the framework aims to measure a level of a ...
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics。 ERNIE-GEN: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation ERNIE 2.0: A Continual Pre-Training Framework for Language Understanding Multi-Task Deep Neural Networks for ...
多任务学习(multi task learning)简称为MTL。简单来说有多个目标函数loss同时学习的就算多任务学习。多任务既可以每个任务都搞一个模型来学,也可以一个模型多任务学习来一次全搞定的。 作者丨Anticoder@知乎 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/59413549
Sequence-level self-learning with multi-task learning framework In this work, we develop new self-learning techniques with an attention-based sequence-to-sequence (seq2seq) model for automatic speech recognition (ASR). For untranscribed speech data, the hypothesis from ...
但是现有大多数方法在提取特征时,都因为共享特征中含有task-specific特征或者其他任务的噪声而受到影响。对此,该论文提出了adversarial multi-task learning framework用于减少共享空间和特有特征空间的相互干扰。并且论文还在一个具有16个领域的评论数据集上进行了多组实验,证明了自己的方法的优越性。
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结果的组合建立复杂问题的数学模型。多...
在本文,提出了一个adversarial对抗的 multi-task learning framework,缓解共享和私有潜在特征空间相互干扰。 目前的方法都将不同任务的特征分割到private and shared spaces, 对比 重叠部分是shared space,蓝色的代表task-specific特征,红色代表可以共享的特征
背景:只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息,通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数,可能会使原任务泛化更好。广义的讲,只要loss有多个就算MTL,一些别名(joint learning,learning to learn,learning with auxiliary task)