1.4 多任务学习和其他学习算法的关系 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...
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检...
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...
1.4 多任务学习和其他学习算法的关系 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...
多任务学习(Multi-task learning)是迁移学习(Transfer Learning)的一种,而迁移学习指的是将从源领域的知识(source domin)学到的知识用于目标领域(target domin),提升目标领域的学习效果。而多任务学习也是希望模型同时做多个任务时,能将其他任务学到的知识,用于目标任务中,从而提升目标任务效果。
2.1 regularization way for learning task relationship 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...
是迁移学习(Transfer Learning)的一种,而迁移学习指的是将从源领域的知识(source domin)学到的知识用于目标领域(target domin),提升目标领域的学习效果。而多任务学习也是希望模型同时做多个任务时,能将其他任务学到的知识,用于目标任务中,从而提升目标任务效果。
2.1 regularization way for learning task relationship 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...
一.迁移学习(Transfer learning) 1.Task A and Task B has the same input x 2.You have a lot more data for Task A than Task B 3.Low level features from A could be helpful for learning B (感觉上面的第一点说的好像不太对, 所以 ,ps: point 1 is conflict with point 2, maybe point 1...
We propose a new algorithm called Multi-Task Max-Min Hill Climbing (MT-MMHC) that combines ideas from transfer learning, multi-task learning, constraint-based and search-and-score techniques. This approach consists in two main phases. The first one identifies the most similar tasks and uses ...