【IM】关于多任务学习的理解

多任务学习有其特定适用场景，对于多标签学习可以用多任务学习来实现是一个思路。

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3.2 实战项目二（手工分析错误、错误标签及其修正、快速地构建一个简单的系统（快速原型模型）、训练集与验证集-来源不一致的情况（异源问题）、迁移学习、多任务学习、端到端学习）
手工分析错误手工分析错误的大多数是什么猫猫识别,准确率90%,想提升,就继续猛加材料,猛调优? --应该先做错误分析,再调优! 把识别出错的100张拿出来, 如果发现50%是"把 ...
2021年浅谈多任务学习
作者 | 多多笔记来源 |AI部落联盟头图 | 下载于视觉中国写此文的动机: 最近接触到的几个大厂推荐系统排序模型都无一例外的在使用多任务学习,比如腾讯PCG在推荐系统顶会RecSys 2020 ...
最新NLP架构的直观解释：多任务学习– ERNIE 2.0（附链接）| CSDN博文精选
作者 | Michael Ye 翻译 | 陈雨琳,校对 | 吴金笛来源 | 数据派THU(ID:DatapiTHU) 百度于今年早些时候发布了其最新的NLP架构ERNIE 2.0,在GLUE基准测试 ...
Survey | 多任务学习综述
1.简介深度学习模型通常需要大量有标签数据才能训练出一个优良的分类器.但是,包括医学图像分析在内的一些应用无法满足这种数据要求,因为标注数据需要很多人力劳动.在这些情况下,多任务学习(MTL)可以通 ...
独家 | 最新NLP架构的直观解释：多任务学习– ERNIE 2.0（附链接）
作者:Michael Ye 翻译:陈雨琳校对:吴金笛本文约1500字,建议阅读7分钟. 本文将介绍多任务学习. 科技巨头百度于今年早些时候发布了其最新的NLP架构ERNIE 2.0,在GLUE基准 ...
Multi-task Learning(Review)多任务学习概述
https://www.toutiao.com/a6707402838705701383/ 背景:只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息,通过进行一定程度的共享不同任务之间 ...
当AI实现多任务学习，它究竟能做什么？
来源:脑极体提到AI领域的多任务学习,很多人可能一下子就想到通用人工智能那里了.通俗意义上的理解,就像<超能陆战队>里的大白这样一种护理机器人,既能进行医疗诊断,又能读懂人的情绪,还能像 ...
[译]深度神经网络的多任务学习概览(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)...
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 ...
深度学习核心技术精讲100篇（八）-keras 实战系列之深度学习中的多任务学习(Multi-task learning)
多任务学习(Multi-task learning)简介多任务学习(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( ...

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