PyTorch深度学习实战(17)——多任务学习

PyTorch深度学习实战(17)——多任务学习

    • 0. 前言
    • 1. 多任务学习
      • 1.1 多任务学习基本概念
      • 1.2 多任务学习优势
    • 2. 模型与数据集分析
      • 2.1 模型分析
      • 2.2 数据集介绍
    • 3. 实现年龄估计和性别分类
    • 小结
    • 系列链接

0. 前言

多任务学习( Multi-Task Learning, MTL )是一种常见的机器学习方法,用于同时处理和学习多个相关任务。在传统的单任务学习中,通常需要为每个任务训练一个独立的模型,而多任务学习则通过共享模型的特征表示来同时学习多个任务。例如,根据我们在猫狗分类和关键点检测中所学习的,我们能够训练神经网络对给定图像中的人物年龄或性别进行单独的预测,但是,我们尚

你可能感兴趣的:(深度学习,pytorch,学习)