Multi-Task Learning定义 首先,需要对“任务”这个概念有个明确的定义(这里参考亚利桑那大学博士论文《MULTI-TASK AND TRANSFER LEARNING IN LOW-RESOURCE SPEECH RECOGNITION》),一个任务定义如下: 源数据:X 表示某领域的样本集合 目标数据:Y 表示某领域的目标集合 映射:f: X → Y,表示从源到目标的转换关系 对于...
通过权衡主任务与辅助的相关任务中的训练信息来提升模型的泛化性与表现。从机器学习的视角来看,MTL可以看作一种inductive transfer(先验知识),通过提供inductive bias(某种对模型的先验假设)来提升模型效果。比如,使用L1正则,对模型的假设模型偏向于sparse solution(参数要少)。在MTL中,这种先验是通过auxiliary task来提供...
Caruana(1993)提出了第一个MT神经网络,他们认为,泛化(generalization)是通过利用相关任务的训练信号中的领域特定信息来改进的,并创造了“多任务归纳转移”(multitask inductive transfer)这个术语。 原话:generalization is improved by leveraging the domain-specific information in training-signals of related tasks。
通过权衡主任务与辅助的相关任务中的训练信息来提升模型的泛化性与表现。从机器学习的视角来看,MTL可以看作一种inductive transfer(先验知识),通过提供inductive bias(某种对模型的先验假设)来提升模型效果。比如,使用L1正则,对模型的假设模型偏向于sparse solution(参数要少)。在MTL中,这种先验是通过auxiliary task来提供...
当任务之间相关性较弱,使用上述方法可能导致negative transfer(也就是负向效果)。在此情景下,我们希望增加的先验知识是,某些任务之间是相关的,但是某些任务之间是相关性较差。可以通过引入任务clustering来约束模型。可以通过penalize 不同任务的parameter vectors 和他...
To deal with these problems, in this paper, we propose a Multi-Task Transfer Learning-based method for ADEs extraction, called MTTLADE. Firstly, the MTTLADE system converts the ADEs extraction task to a dual-task sequence labelling which includes ADEs source mention extraction (ADE-SE) and ...
Select the diagnostic action to take if an invalid rate transition occurred between two blocks operating in multitasking mode. Category:Diagnostics Settings Default:error warning Simulink®software displays a warning. error Simulink software terminates the simulation and displays an error message. ...
当任务之间相关性较弱,使用上述方法可能导致negative transfer(也就是负向效果)。在此情景下,我们希望增加的先验知识是,某些任务之间是相关的,但是某些任务之间是相关性较差。可以通过引入任务clustering来约束模型。可以通过penalize 不同任务的parameter vectors 和他们的方差。限制不同模型趋向于不同的各自 cluster mean...
We investigate the use of sparse coding and dictionary learning in the context of multitask and transfer learning. The central assumption of our learning method is that the tasks parameters are well approximated by sparse linear combinat... A Maurer,M Pontil,B Romera-Paredes - 《Icml》 被引量...
在这些情况下,与无关任务共享信息可能会伤害模型的性能,这种现象称为负迁移(negative transfer)。 与稀疏性不同,我们希望利用先验信息,指出相关任务和不相关任务。在这种情况下,一个能迫使任务聚类的约束可能更适合。[15] 建议通过惩罚任务列向量 a_{.,1},...,a_{.,t} 的范数与它们具有以下约束形式的方差来...