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摘要：為了使的思想更具體化，現(xiàn)在我們來看一下在深度神經網絡中執(zhí)行多任務學習的兩種最常用的方法。圖深度神經網絡多任務學習的參數(shù)共享共享參數(shù)大大降低了過擬合的風險。 目錄1.介紹2.動機3.兩種深度學習 MTL 方法Hard 參數(shù)共享Soft 參數(shù)共享4.為什么 MTL 有效隱式數(shù)據(jù)增加注意力機制竊聽表征偏置正則化5.非神經模型中的 MTL塊稀疏正則化學習任務的關系6.最近 MTL 的深度學習研究深度...
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