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

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其

Github: https://github.com/Haiyang21/Caffe_MultiLabel_Classification Blogs  1. 采用多label的lmdb+Slice Layer的方法 http://blog.csdn.net/u013010889/article/details/53098346 2. 修改数据层方法 http://blog.csdn.net/u013010889/article/details/54614067 3. 修改convert_imag

1.迁移学习 比如要训练一个放射科图片识别系统,但是图片非常少,那么可以先在有大量其他图片的训练集上进行训练,比如猫狗植物等的图片,这样训练好模型之后就可以转移到放射科图片上,模型已经从其他图片中学习到了低层的特征,可能会对当前训练系统产生帮助.但要保证其他图片的量很多. 对迁移的模型只要修改输出层,进行重新训练最后一层或者最后一两层的参数即可,或者还可以在最后层进行添加神经网络层. 任务A和B有相同的输入x; 对任务A比任务B有更多的数据: A的低层特征对学习B有帮助. 2 多任务学习 对于迁

https://keras.io/zh/ https://keras.io/zh/getting-started/functional-api-guide/ https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples Keras 函数式 API 是定义复杂模型(如多输出模型.有向无环图,或具有共享层的模型)的方法.  函数式API: https://keras.io/zh/models/model/ 网络层的实例是可调用的,它以张量为参数,并

https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/84170813 多任务学习(Multitask learning)是迁移学习算法的一种,迁移学习可理解为定义一个一个源领域source domain和一个目标领域(target domain),在source domain学习,并把学习到的知识迁移到target domain,提升target domain的学习效果(performance). 多任务学习(Multi-task learning)

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

在迁移学习transfer learning中,你的步骤是串行的sequential process 在多任务学习multi-task learning中,你试图让单个神经网络同时做几件事情,然后这里的每个任务都希望能够帮助到其他的任务. 这是一个汽车自动驾驶的问题,在这张图像中我们需要同时检测四个目标:行人.车辆.停车标志.交通灯 所以可以认为这是一个多任务学习问题,请看下图: 对于这个神经网络的输出层而言,很像softmax多分类输出. 但是对于softmax而言,是得到一个概率分布,最终对

本文将介绍阿里发表在 SIGIR'18 的论文ESMM<Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate>.文章提出使用多任务学习解决CVR(转化率)预估时的样本选择偏差和数据稀疏问题. 背景 在推荐系统.在线广告等应用中,CVR预估比CTR预估更加重要,CTR预估聚焦于点击率预估,即预测用户会不会点击,但是用户点击后进行消费才是最终目标.传统的CVR预估任

本文将介绍Google发表在RecSys'19 的论文<Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System>.主要解决大规模视频推荐中的排序阶段的多任务学习和用户选偏置问题. 背景 给定当前用户正在观看的视频,推荐给用户下一个可能观看或者喜欢的视频.在实际推荐场景中的两个主要问题: 1)多目标:我们不仅希望推荐的视频用户会点击,而且希望用户会给好评并分享给朋友观看 2)选择偏置:用户点击视频可能因为该视频在页面的顶

今天主要和大家聊聊多任务学习在转化率预估上的应用. 多任务学习(Multi-task learning,MTL)是机器学习中的一个重要领域,其目标是利用多个学习任务中所包含的有用信息来帮助每个任务学习得到更为准确的学习器,通过使用包含在相关任务的监督信号中的领域知识来改善泛化性能.深度学习流行之后,MTL在深度网络也有很多尝试和方法. (0).背景介绍 名词定义: CTR: 指曝光广告中,被点击的广告比例 CVR: 指被点击的广告中,最终形成转化的广告比例 CTCVR: 指曝光广告中,被点击且最

导读: 本文主要介绍了快手的精排模型实践,包括快手的推荐系统,以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索,全文围绕以下几大方面展开: 快手推荐系统 CTR模型--PPNet 多domain多任务学习框架 短期行为序列建模 长期行为序列建模 千亿特征,万亿参数模型 总结和展望 -- 01 快手推荐系统 快手的推荐系统类似于一个信息检索范式,只不过没有用户显示query.结构为数据漏斗,候选集有百亿量级的短视频,在召回层,会召回万级的视频给粗排打分,再选取数百个短视频,给精排模型打分,最后会有数十个短

OSI七层模型: 物理层, 数据链路层, 网络层,传输层,会话层,表达层,应用层 应用层:TFTP,HTTP,SNMP,FTP,SMTP,DNS,Telnet 等等 传输层:TCP,UDP 网络层:IP,ICMP,OSPF,EIGRP,IGMP 数据链路层:SLIP,CSLIP,PPP,MTU [图片来自网络] 网络通信要素: A:IP地址    (1) 用来标识网络上一台独立的主机 (2) IP地址 = 网络地址 + 主机地址(网络号:用于识别主机所在的网络/网段.主机号:用于识别该网络中的主

https://cloud.tencent.com/developer/article/1118159 http://ruder.io/multi-task/ https://arxiv.org/abs/1706.05098 两种深度学习 MTL 方法 1.Hard 参数共享 在实际应用中,通常通过在所有任务之间共享隐藏层,同时保留几个特定任务的输出层来实现. 共享 Hard 参数大大降低了过拟合的风险.这很直观:我们同时学习的工作越多,我们的模型找到一个含有所有任务的表征就越困难,而过拟合我们

原文地址:https://github.com/lining0806/PythonSpiderNotes Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 另外,比较常用的爬虫框架Scrapy,这里最后也详细介绍一下. 首先列举一下本人总结的相关文章,这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧:宁哥的小站-网络爬虫 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?比如说你输入fireling的数据空间,你就会看到宁哥的小站首页. 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对

Java学习——网络编程 摘要:本文主要介绍了什么是网络编程,以及如何使用Java语言进行网络编程. 部分内容来自以下博客: https://www.cnblogs.com/renyuan/p/2698779.html https://blog.csdn.net/qq_35860138/article/details/82054793 https://segmentfault.com/a/1190000018582150 https://www.cnblogs.com/kuangzhisen/p

树莓派是国内比较流行的一款卡片式计算机,但是受限于其硬件配置,用树莓派玩深度学习似乎有些艰难.最近OPENAI为嵌入式设备推出了一款AI框架Tengine,其对于配置的要求相比传统框架降低了很多,我尝试着在树莓派上进行了搭建并成功运行了Mobilenet-SSD. Tengine简介 OAID/Tengine|github Tengine 是OPEN AI LAB 为嵌入式设备开发的一个轻量级.高性能并且模块化的引擎. Tengine在嵌入式设备上支持CPU,GPU,DLA/NPU,DSP异构计

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re

--------------------- 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

Facebook 发布了一个全新的多任务学习框架 Pythia,它基于 PyTorch 且可用于视觉和语言的联合任务.Pythia 是一种模块化的即插即用框架,数据科学家和机器学习开发者能快速构建.复现和构建基准模型. 项目地址:https://github.com/facebookresearch/pythia Pythia 是个啥? Pythia 是一个深度学习框架,它支持视觉和语言领域的多任务处理.该框架搭建于开源的 PyTorch之上,其模块化.即插即用的设计使得研究者可以迅速构建模型.