一次只学习一个任务,大部分机器学习都属于单任务学习. 多任务学习:把多个相关的任务放在一起学习,同时学习多个任务. 对于复杂的问题,可以分解为简单的相互独立的子问题来解决,然后再合并结果,得到最初复杂问题的结果.这样是错误的.因为现实中很多问题都不能分解成一个一个独立的问题,就算可以分解,子问题之间还是相互关联的,通过一些共享因素联系在一起.多任务学习是把多个任务之间共享一些因素,在学习的过程中共享他们所学到的信息,有更好的泛化效果.(多个任务的浅层共享). 定义 基于共享表示,把多个相关的任务…

1. 前言 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.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

--------------------- 作者:bestrivern 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/bestrivern/article/details/87008263 ========================================================== 一.迁移学习(Transfer learning)1.Task A and Task B has the same input x 2.You have a lot mor…

Multi-task Learning for Stock Selection  Joumana Ghosn and Yoshua Bengio 摘要 用人工神经网络预测未来回报以便于做出对应的金融决策时,我们需要考虑是为每支stock训练一个独立的网络结构还是所有的stocks能够共享一个网络结构.本文采用了一种折中的方案:将每支股票的未来回报作为一个task,那么不同股票间的模型会共享一些参数,这是一种多任务学习的形式.这种方法的年收益比多种benchmarks高14%. 前言 以往的对于金…

Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach  2017.11.28 Introduction: 人脸属性的识别在社会交互,提供了非常广泛的信息,包括:the person’s identity, demographic (age, gender, and race), hair style, clothing, etc. 基于人脸属性识别的场景也越来越多,如:(i)video Surve…

摘要 多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是机器学习中的一种学习范式,其目的是利用包含在多个相关任务中的有用信息来帮助提高所有任务的泛化性能. 首先,我们将不同的MTL算法分为特征学习法.低秩方法.任务聚类方法.任务关系学习方法和分解方法,然后讨论每种方法的特点.为了进一步提高学习任务的性能,MTL可以与其他学习范式相结合,包括半监督学习.主动学习.非监督学习.强化学习.多视图学习和图形模型.当任务数量较大或数据维数较高时,批量MTL模型难以处理,本文对在线.并行和分布…

目录 原文链接: 小样本学习与智能前沿 01 Multitask Learning 01.1 Parameter Sharing 01.2 Parameter Tying. 02 Embedding Learning 02.1 Task-Specific Embedding Model. 02.2 Task-Invariant Embedding Model. 02.3 Hybrid Embedding Model. 03 Learning with External Memory 03.1 R…

A Summary of Multi-task Learning author by Yubo Feng. Intro In this paper[0], the introduction of multi-task learning through the data hungry, the most common problem of Deep Learning[1]. Basic assumption: tasks are related. MTL mimic human learning…

Multitask Learning / Domain Adaptation homepage: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/multitasklearning/multitasklearning.html multi-task learning discussion: https://github.com/memect/hao/issues/93 Learning and Transferring Multi-task Deep Rep…