多任务学习

【图智决策】ICLR2022 | 关系型多任务学习：建模数据和任务之间的关系

本期话题为图上的多任务学习，笔者将带领大家一起解读来自ICLR2022的一篇Spotlight论文，论文题为《关系型多任务学习：建模数据和任务之间的关系》(RELATIONALMULTI-TASKLEARNING
图智决策·2022-12-24 20:34

干货 | MTCNN实时人脸检测网络详解与代码演示

“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：opencv学堂MTCNN模型概述多任务卷积神经网络(MTCNN)实现人脸检测与对齐是在一个网络里实现了人脸检测与五点标定的模型，主要是通过CNN模型级联实现了多任务学习网络
小白学视觉·2022-12-24 16:44

论文笔记《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》

论文链接MMoE1、摘要基于神经网络的多任务学习已经在实际场景如推荐系统中有了大规模应用，例如在电影推荐中，除了要给用户推荐他们可能购买或者观看的电影，还要考虑用户后续对这部电影的评价。
zuolixiangfisher·2022-12-23 08:19

【多任务学习】Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts KDD18

在模型层面理解，我们在单目标中经常会花费大量的精力“找强特征”和“删冗余特征”输入到模型，提高模型效果。那么切换到MTL时，每个task所需要的“强特”和排斥的“负特”是不同的，MTL的目的就是对每个task尽可能的找到他们的强特和负特。在优化层面理解，多个task同时优化模型，某些task会主导了模型的优化过程，淹没了其他task。从监督信号的角度理解，MTL不仅仅是任务，也是一种数据扩增，相当
chad_lee·2022-12-23 08:48

多任务学习-MMOE-Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts

简介针对多任务学习的应用场景，MMOE论文提出了多门多专家的混合结构的多任务学习方法，如下图c所示。
JunTHU·2022-12-23 08:16

[论文笔记]Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts

etal.ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts.ACM,2018.二.摘要2.1出发点常见的多任务学习模型对子任务间的关系非常敏感
crediks·2022-12-23 08:45

【论文笔记】Modeling Task Relationships in Multi-task Learning withMulti-gate Mixture-of-Experts

KDD2018论文地址：ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts(acm.org)转载：【推荐系统多任务学习
m0_61899108·2022-12-23 08:40

Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts

摘要多任务学习是建立一个能够完成多个目标和任务的单一模型，重点工作在于研究模型目标和任务之间的相互关系。
与光i·2022-12-23 08:37

【推荐算法】MMoE模型：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts

1、MMoE背景MMoE是谷歌在2018年发表在KDD上的一篇基于多任务学习的经典论文，其使用场景是对不相关任务的多任务学习。
长相忆兮长相忆·2022-12-23 08:02

RS Meet DL(68)-建模多任务学习中任务相关性的模型MMoE

本文介绍的论文题目是：《ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts》多任务学习最近越来越受欢迎
文文学霸·2022-12-23 06:17

多标签分类怎么做？(Python)

一、基本介绍首先简单介绍下，多标签分类与多分类、多任务学习的关系：多分类学习（Multi-class）：分类器去划分的类别是多个的，但对于每一个样本只能有一个类别，类别间是互斥的。
Python妙妙屋·2022-12-22 16:56

LCF-ATEPC(2020 Elsevier)面向中文的方面级提取和分类

AMulti-taskLearningModelforChinese-orientedAspectPolarityClassificationandAspectTermExtraction（面向中文的方面极性分类和方面项提取的多任务学习模型
肉嘟嘟的zhu·2022-12-22 06:32

公众号内容拓展学习笔记（2021.4.9）

：通过双注意力机制提高性能，给出更精确的分割结果论文：DualAttentionNetworkforSceneSegmentation深度学习多目标优化的多个loss应该如何权衡⭐️⭐️⭐️主要内容：多任务学习的综述论文
CV_七少·2022-12-22 03:14

CVPR-2020笔记 | 文末送书

教程(4)获奖论文摘要(3)可控图像合成(2)不平衡样本处理(2)多任务学习(1)表示学习(2)自我监督学习(2)半监督学习(2)弱监督学习(用于语义分割)(3)目标检测(2)知识提炼(三)数据扩充(4
woshicver·2022-12-21 14:18

MODNet-Motion and Appearance based Moving Object Detection Network for Autonomous Driving

arxiv.org/pdf/1709.04821.pdf解决问题获得两种结果，一个是区分运动前景和静态背景的mask，另外一个是检测所有车辆的boundingboxes，并且区分主要贡献MODNet一个双流的多任务学习框架
梦之泪殇·2022-12-21 02:44

多任务/多场景学习技术分享

梯度归一化https://mp.weixin.qq.com/s/RIxxtMqdb6yJKLorg_WjrAhttps://www.cnblogs.com/douzujun/p/14633524.html多任务学习的多个权重改如何调节梯度修剪
西二旗鲁智深·2022-12-20 18:48

目标检测Faster R-CNN+YOLO

个值，输出层的节点个数为4k，节点数无法确定，可以准确地具体框的大小当做分类任务：滑动窗口，对每个窗口的物体分类，则节点数就是分类数，但框的大小是固定的，因此需要设计大小不同的框，计算量大回归+分类，多任务学习
鼎__·2022-12-19 15:32

推荐系统学习笔记-论文研读--渐进分层抽取的多任务学习模型

即一项任务的性能往往会因影响其他任务的性能而得到提高研究成果跷跷板现象的发现，MTL由于复杂的内在关联性而没有优于相应的单任务模型从联合表征学习和信息路由的角度，提出了一种新的共享学习结构的PLE模型进行广泛的离线实验，以评估工业和公共基准数据集上PLE的有效性摘要大意多任务学习
丰。。·2022-12-17 08:58

论文解读|ICCV2019|Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

1907.05740Github：https://github.com/nv-tlabs/GSCNN项目地址：https://nv-tlabs.github.io/GSCNN/文章目录摘要一、引入二、相关工作：1.多任务学习
Akita·wang·2022-12-17 07:08

第三门课：结构化机器学习项目（第二周）——机器学习策略(2)

清除标注错误的数据3.快速搭建你的第一个系统，并进行迭代4.使用来自不同分布的数据，进行训练和测试5.数据分布不匹配时，偏差与方差的分析6.定位数据不匹配问题7.迁移学习Transferlearning8.多任务学习
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

论文《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》

论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220007摘要常用的多任务学习往往对于任务之间的关系比较敏感，论文提出的MMoE将专家混合结构应用到多任务模型中
巴拉巴拉朵·2022-12-15 19:43

## 作为多目标优化的多任务学习：寻找帕累托最优解+组合在线学习：实时反馈玩转组合优化-微软研究院+用于组合优化的强化学习：学习策略解决复杂的优化问题

NIPS2018：作为多目标优化的多任务学习：寻找帕累托最优解多任务学习本质上是一个多目标问题，因为不同任务之间可能产生冲突，需要对其进行取舍。
stay_foolish12·2022-12-15 15:22

Ng深度学习课程-第三课第二周笔记摘要

进行误差分析清除标注错误的数据快速搭建你的第一个系统，并进行迭代使用来自不同分布的数据进行训练和测试数据分布不匹配时的偏差与方差的分析迁移学习多任务学习什么是端到端的深度学习？
bebr·2022-12-15 14:46

TensorFlow搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测（多任务学习）

目录I.前言II.多变量输入多变量输出III.代码实现3.1数据处理3.2模型搭建3.3模型训练/测试3.4实验结果IV.源码及数据I.前言前面已经写了很多关于时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测PyTorch搭
Cyril_KI·2022-12-15 08:24

迁移学习相关概念区分

概念区分多任务学习同迁
随性奋进的女程序猿·2022-12-14 15:41

推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts ）

推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gateMixture-of-Experts）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines
天泽28·2022-12-14 13:03

模型精度再被提升，统一跨任务小样本学习算法 UPT 给出解法！

这是一种面向多种NLP任务的小样本学习算法，致力于利用多任务学习和预训练增强技术，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升大规模预训练语言模型在多种场景下的模型精度。论文：J
阿里云云栖号·2022-12-14 10:53

WorldS4 2020 | 联邦学习的个性化技术综述

目录前言摘要I.引言II.个性化需求III.方法A.添加用户上下文B.迁移学习C.多任务学习D.元学习E.知识蒸馏F.基础+个性化层G.全局模型和本地模型混合IV.总结前言题目：SurveyofPersonalizationTechniquesforFederatedLearning
Cyril_KI·2022-12-14 07:41

多标签分类怎么做？教你4招

首先简单介绍下，多标签分类与多分类、多任务学习的关系：多分类学习（Multi-class）：分类器去划分的类别是多个的，但对于每一个样本只能有一个类别，类别间是互斥的。
Python数据开发·2022-12-14 01:49

pytorch中如何同时训练多个网络参数

参考:1、PyTorchtorch.optim传入两个网络参数2、多任务学习pytorch使用不同学习率同时训练多个网络的方法在pytorch中，经常会遇到多个网络交织并存的情况，这样就会遇到多个网络需要同时训练的问题
夜晓岚渺渺·2022-12-13 19:30

多任务学习-Multitask Learning

原文地址1.单任务学习VS多任务学习单任务学习：一次只学习一个任务（task），大部分的机器学习任务都属于单任务学习。多任务学习：把多个相关（related）的任务放在一起学习，同时学习多个任务。
catcatrun·2022-12-13 10:57

模型精度再被提升，统一跨任务小样本学习算法 UPT 给出解法！

这是一种面向多种NLP任务的小样本学习算法，致力于利用多任务学习和预训练增强技术，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升大规模预训练语言模型在多种场景下的模型精度。论文：J
阿里云大数据AI技术·2022-12-13 09:33

《神经网络与深度学习》算法伪代码汇总

使用反向传播算法的随机梯度下降训练过程第七章网络优化与正则化算法7.2一种逐次减半的动态资源分配方法第十章模型独立的学习方式算法10.1二分类的AdaBoost算法算法10.2自训练的训练过程算法10.3协同训练的训练过程算法10.4多任务学习
是一个小迷糊吧·2022-12-12 18:06

Beating the state-of-the-art in NLP with HMTL

HMTL:一个层级的多任务学习模型，利用同一个模型架构同时在不同的训练集上训练多种不同的任务。
choue1516·2022-12-09 02:14

AI周报丨微软打造Florence模型打破分类、检索等多项SOTA；微软打造Florence模型打破分类、检索等多项SOTA

-热门论文-题目：ExT5:TowardsExtremeMulti-TaskScalingforTransferLearning尽管多任务学习和自然语言处理迁移学习（NLP）最近取得了成功，但很少有研究系统地研究在训练前增加任务数量的效果
极链AI云·2022-12-07 11:04

Collaborative learning network for head pose estimation【Image and Vision Computing 2022】

文章目录Abstract1.贡献（Contributions）2.相关工作（Relatedwork）多任务学习3.方法（Method）4.结果（Result）参考文献Abstract本文提出了一个用于头部姿态估计的基于
Iron_lyk·2022-12-07 09:42

一文梳理跨域推荐研究进展

嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标|作者：朱勇椿|单位：中国科学院大学|研究方向：跨域推荐、多任务学习现实生活中，一家公司通常拥有不同领域的业务，比如字节跳动有抖音、今日头条、西瓜视频，微信有看一看
机器学习与推荐算法·2022-12-07 06:34

迁移学习与跨域推荐，以及解决跨域推荐的方法

因此本文主要是详细介绍一下跨域推荐，包含但不局限于以下几个部分：迁移学习跨域推荐跨域推荐可以怎么做冷启动的其他一些方法可以参考的论文有哪些1.迁移学习以下内容参考【推荐系统中的多任务学习-卢明冬】进行修改和介绍
文文学霸·2022-12-07 06:26

NLP-信息抽取-三元组-联合抽取-多任务学习-2019：CasRel【关系三元组抽取：一种新的级联二元标注框架】【没用CRF】【基于Lic2019比赛】【数据集：NYT、WebNLG】

《原始论文：ANovelCascadeBinaryTaggingFrameworkforRelationalTripleExtraction》在百度“2019语言与智能技术竞赛”（下称LIC2019）中，作者提出了一个新的关系抽取模型（参考《基于DGCNN和概率图的轻量级信息抽取模型》），后被进一步发表和命名为“CasRel”，算是当时关系抽取的SOTA。GitHub：CasRelGitHub：C
u013250861·2022-12-06 16:48

NLP-信息抽取-三元组-联合抽取-多任务学习-2019：spERT【采用分类的思想实现联合抽取，实体抽取和关系抽取模型均为分类模型】

论文题目：Span-basedJointEntityandRelationExtractionwithTransformerPre-trainin论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.07755论文代码：https://github.com/markus-eberts/spertSpERT模型是联合式抽取模型，同时抽取实体和关系。SpERT模型采用分类的思想实现联合抽取，
u013250861·2022-12-06 07:33

GPT-1，GPT-2和GPT-3发展历程及核心思想，GTP-4展望

特此转载：词向量之GPT-1，GPT-2和GPT-3-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/350017443目录前言1.GPT-1：无监督学习2.GPT-2：多任务学习
yimenren·2022-12-05 12:45

TPLinker实体关系抽取新范式TPLinker：单阶段联合抽取，并解决暴漏偏差～

https://zhuanlan.zhihu.com/p/346897151(https://zhuanlan.zhihu.com/p/342300800)Pipeline方式联合抽取主要分为2种范式：多任务学习
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-05 09:30

推荐系统的发展与简单回顾

“本文结合百度和支付宝两段推荐系统相关的实习经历，针对工业界的模型发展做了简单梳理与回顾,涵盖表示学习，深度学习，强化学习知识图谱以及多任务学习”表示学习和深度学习在推荐系统中的应用是目前工业界比较成熟的
夕小瑶·2022-12-05 07:57

深度多任务学习及其在医学影像分析中的应用

文章目录1.引言2.深度多任务学习3.应用3.1视神经头外观指标量化3.2阿尔兹海默症患病临床评分预测3.3婴儿神经发育预测4.总结参考文献1.引言本文主要介绍了三篇基于医学影像的深度多任务学习论文，分别是中南大学赵荣昌等人在
Taylent·2022-12-02 22:08

ICML 2018 | 从强化学习到生成模型：40篇值得一读的论文

ICML2018所接收的论文的研究主题非常多样，涵盖深度学习模型/架构/理论、强化学习、优化方法、在线学习、生成模型、迁移学习与多任务学习、隐私与安全等，
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-01 10:50

人脸属性多任务学习：Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach

1.该文被录用在2017PAMI上，地址：https://arxiv.org/abs/1706.009062.该文主要是阐述如何能训练有效人类属性分类模型。3.这片文章的优点是：（1）属性分类能共享特征学习阶段的权值；（2）根据属性划分，使用相应的损失函数；（3）特征学习的CNN框架简单；（4）理论描述严密。缺点：（1）正由于其使用简单结构CNN，虽使速度有提升，但属性分类准确率还不太高；（2）组
EericDL·2022-11-30 13:05

行人属性分类算法：自适应权重多任务学习

论文：http://www.yugangjiang.info/publication/17MM-PersonAttribute.pdfgithub地址：https://github.com/qiexing/adaptive_weighted_attributeAdaptivelyWeightedMulti-taskDeepNetworkforPersonA!ributeClassification
manonggou·2022-11-30 13:56

多标签分类与多任务学习

多标签分类与视觉属性预测0.问题概述对于标签分类问题，表示事物本身可以分为多个类别，但是对于每一个样本存在至少一个类别，例如分类猫、狗、植物、动物。一个样本是猫的同时，又属于动物。因此就不能再像以往的模型一样，输出用softmax激活函数激活，因为我们最终的输出标签可能同时有很多的类，例如鸟类有羽毛和啄。1.搭建模型通常对多标签任务可以采取两种网络模型，一种是直接输出一个全连接层分支，最后一层输出
CExploer·2022-11-30 13:48

BERT简介

此外，BERT的设计目标是能够进行多任务学习，也就是说，它可以同时执行不同的自然语言处理任务。BERT这个model实际上是一个tr
与 或·2022-11-29 19:02

网约车需求预测文献阅读笔记（一）《基于图卷积的出发地—目的地矩阵预测：旅客需求建模的新视角》

基于图卷积的出发地-目的地矩阵预测:旅客需求建模的新视角》摘要现有研究不足研究挑战（难点）本文的贡献准备工作定义1：格子定义2：时间片定义3：OD矩阵模型方法空间维度：网格嵌入法（一）地理邻居（二）语义邻居时间维度：多任务学习
斯外戈的小白·2022-11-28 07:19
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