Multi-Task 第3页

如何融合Multi-task任务中的单任务loss

目录0前言1简单粗暴，根据任务重要程度设置权重2让模型自适应学习权重3基于focalloss思想融合multi-taskloss0前言最近Multi-tasklearning在学术界和业界受到大家广泛的研究和关注。很多试验证明了Multi-tasklearning有利于单任务学习，当然，这也符合我们人类学习特性，同时,Multi-tasklearning通过共享底层模型来实现多个任务，在预测速度和

BGoodHabit·2022-04-29 12:07

Multi-modal Multi-task Masked Autoencoder：一种简单、灵活且有效的 ViT 预训练策略

MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT，通过遮蔽输入图像中的补丁，然后预测缺失区域进行子监督的与训练。尽管该方法既简单又有效，但MAE预训练目标目前仅限于单一模态——RGB图像——限制了在通常呈现多模态信息的实际场景中的应用和性能。在新论文MultiMAE:Multi-modalMulti-taskMaskedAutoencoders中，来自瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的团队提出了Multi

·2022-04-12 11:03

Multi-Task Learning的几篇综述文章

Multi-TaskLearning的几篇综述文章-黄浴的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/145706170

vieo·2022-02-15 08:12

DON'T WORRY BABY

似乎我还真的是不适合multi-task啊，因为结果就是总有被牺牲的，然后所有结果都是不尽如人意。好吧，我现在只想快点把转录做完，快点把论文写完。加油！

绵云玛奇朵牌小居居·2022-02-10 12:56

[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)

原文链接：https://www.cnblogs.com/shuzirank/p/7141017.html译自：http://sebastianruder.com/multi-task/1.前言在机器学习中

大西瓜不甜·2022-02-04 16:48

【NLP论文笔记】Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding（MT-DNN）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1901.11504.pdf基本目录如下：摘要核心思想总结------------------第一菇-摘要------------------1.1论文摘要------------------第一菇-核心思想------------------2.1核心思想------------------第三菇-总结------------------3.

蘑菇轰炸机·2021-06-27 05:02

多任务学习（Multi-task）keras实现

多目标任务存在很多场景中，如多目标检测，推荐系统中的多任务学习。多任务学习(Multi-tasklearning)简介多任务学习背景：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的参数，可能会使原任务泛化更好。广义的讲，只要loss有多个就算MTL，一些别名（jointlearning，learningtolearn，learningwit

htbeker·2021-03-15 19:38

2021-01-29 Joint Classification and Regression via Deep Multi-Task Multi-Channel Learning for Alzhei

JointClassificationandRegressionviaDeepMulti-TaskMulti-ChannelLearningforAlzheimer’sDiseaseDiagnosis摘要在计算机辅助阿尔茨海默病(AD)诊断领域，使用磁共振成像(MRI)联合识别脑部疾病和预测临床分数已经引起了越来越多的关注，因为这两项任务高度相关。大多数现有的联合学习方法需要手工制作磁共振图像的特

桑桑biu·2021-02-01 08:18

multi-task learning 在即时配送中的尝试

引言现在大多数机器学习任务都是单任务学习。对于复杂的问题，也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决，然后再合并结果，得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理，其实是不正确的，因为现实世界中很多问题不能分解为一个一个独立的子问题，即使可以分解，各个子问题之间也是相互关联的，通过一些共享因素或共享表示联系在一起。把现实问题当做一个个独立的单任务处理，忽略了问题之间所富含的丰富的关联信息。多个任务之间

卜设限·2020-10-10 12:30

multi-task learning 在即时配送中的尝试

引言现在大多数机器学习任务都是单任务学习。对于复杂的问题，也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决，然后再合并结果，得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理，其实是不正确的，因为现实世界中很多问题不能分解为一个一个独立的子问题，即使可以分解，各个子问题之间也是相互关联的，通过一些共享因素或共享表示联系在一起。把现实问题当做一个个独立的单任务处理，忽略了问题之间所富含的丰富的关联信息。多个任务之间

卜设限·2020-10-09 13:17

Deep Multi-Task Learning for Aspect Term Extraction with Memory Interaction解析

文章基本信息标题：DeepMulti-TaskLearningforAspectTermExtractionwithMemoryInteraction作者：XinLiandWaiLam机构：KeyLaboratoryonHighConfidenceSoftwareTechnologies(Sub-Lab,CUHK),MinistryofEducation/DepartmentofSystemsEn

waterdream19·2020-09-16 01:38

Deep Multi-task Learning for Facial Expression Recognition 阅读笔记

分享一篇《DeepMulti-taskLearningforFacialExpressionRecognitionandSynthesisBasedonSelectiveFeatureSharing》，作者提出了一种带有卷积特征泄露单元的多任务网络结构，可以在面部表情识别任务和面部表情合成任务之间通过ConvFLU过滤掉无用和导致损害的特征的方式有选择地传递有益特征。并且使用面部表情合成分支来扩大

Pywin·2020-09-13 16:06

论文阅读：Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition

ICCV2017的文章，主要使用multi-task的GAN网络来提取pose-invariant特征，同时生成指定pose的人脸。

yangfuweivip·2020-09-12 20:21

Entire Space Multi-Task Model: An Eﬀective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate学习笔记

1.论文要点1.1英文Conversionrate(CVR)predictionisanessentialtaskforrankingsysteminindustrialapplications,suchasonlineadvertisingandrecommendationetc.Forexample,predictedCVRisusedinOCPC(optimizedcost-per-clic

Emmitte·2020-09-12 07:11

深度学习【22】Mxnet多任务（multi-task）训练

github上有两个版本的多任务训练分别是：1、https://github.com/miraclewkf/multi-task-MXNet2、mxnet自带的例子第一个由于其数据迭代器是Image，可能会比较慢。第二个的例子是mnist，需要自己修改数据迭代器。这里主要记录基于ImageRecordIter迭代器的多任务训练。1、数据制作需要自己生成*.lst文件，里面内容如下：indextas

DCD_Lin·2020-09-11 15:20

CVPR 2020 《12-in-1: Multi-Task Vision and Language Representation Learning》论文笔记

目录简介动机贡献方法实验简介本文是在NIPS2019ViLBERT上的拓展，首先修改了预训练过程，有两个小修改：1.对regions进行mask时，将IoU大于0.4的regions也mask掉，避免视觉信息泄漏；2.在多模态对齐的负样本采样时，不强制maskedmulti-modalmodellingloss，这样可以有效地降低负样本带来的噪声。其次，有两处不同（创新）：1.提出CleanV&L

NeverMoreH·2020-09-10 15:00

QA问答论文笔记

框架：multi-task:multi-view:发现一篇

伊直程序媛·2020-08-25 03:40

人脸检测算法MTCNN Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks论文详解

背景：MTCNN作为人脸定位算法被广泛应用，无论是准确率和实时性方面都很有价值。目的：解析MTCNN的论文。论文地址：https://arxiv.org/abs/1604.02878目录一、摘要1.1贡献点二、方法2.1框架2.2CNN架构2.3训练过程人脸/非人脸判别生成的备选框回归人脸关键点标注定位多任务训练难样本挖掘三、实验数据集3.1训练数据3.2难样本训练的有效性3.3Jointdete

祥瑞Coding·2020-08-24 17:47

眼底血管分割MICCAI 2019论文详解Multi-task Neural Networks with Spatial Activation for Retinal Vessel...

MICCAI2019论文详解Multi-taskNeuralNetworkswithSpatialActivationforRetinalVesselSegmentationandArtery/VeinClassification论文：基于空域激活神经网络的眼底视网膜血管动静脉分割WenaoMa,ShuangYu,KaiMa,JiexiangWang,XinghaoDing,YefengZheng

祥瑞Coding·2020-08-24 17:39

【论文笔记】Multi-task Sequence to Sequence Learning

Multi-taskSequencetoSequenceLearning作者表明，通过同时训练其他任务（例如图像标题生成或解析）以及反之亦然，我们可以提高参考任务（例如翻译）的性能。作者评估了3种MLT（多任务学习）方案：一对多，多对一和多对多。作者还发现，使用跳过思维的无监督训练可以很好地改善翻译性能，但是序列自动编码器却不能。关键点4层seq2seqLSTM，每层和嵌入1000维单元，批处理大

DrogoZhang·2020-08-22 14:54

阅读笔记——Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts

参考：https://www.jianshu.com/p/ab7216e95fa9实现代码链接：https://github.com/drawbridge/keras-mmoe摘要基于神经网络的多任务学习已经成功应用于真实世界里的大规模应用，如推荐系统。例如，在电影推荐中，除了给用户推荐他们倾向于购买和观看的电影外，系统还可以对用户后来喜欢的电影优化。用多任务学习，我们旨在建立一个单独的模型来同时

zzwwllii·2020-08-22 09:38

《An Interactive Multi-Task Learning Network for End-to-End Aspect-Based Sentiment Analysis》阅读笔记

AnInteractiveMulti-TaskLearningNetworkforEnd-to-EndAspect-BasedSentimentAnalysis阅读笔记1.摘要ABSA主要是对一个自然语言的句子进行处理，得到aspectterm及其情感列表。这个任务通常是通过pipeline（管道）方式完成的，先进行方面项抽取，然后对抽取的方面项进行情感分类。这种方法容易开发，但是没有充分利用来自

经十东路31699号·2020-08-19 17:43

CNN-based Cascaded Multi-task Learning of High-level Prior and Density Estimation for Crowd Counting

Introduction人群计数所面临的挑战之一是由视角畸变导致的外观和尺度变化。许多方法都将尺度信息合并到学习过程中。早期的方法是通过多源或者手工设计提取特征，但是这些方法在高密度人群中是无效的，而且结果不是最优的。目前基于CNN的方法开始应用在人群计数上。考虑到尺度问题是影响准确率的一个因素，有些基于CNN的方法通过多列网络或多分辨率网络解决这个问题。虽然这些方法对于尺度变化有一定的鲁棒性，但

菜菜丶·2020-08-17 23:39

multi-task learning 不收敛

多任务学习（multi-tasklearning）中遇到的问题…https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79874555https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/89790220症状：一个epoch之后，acc和loss都保持基本不变，震荡无法收敛。。。Epoch:[1|90]LR:0.01

城俊BLOG·2020-08-17 14:36

Joint Face Detection and Alignment Using Multi-task Cascade Convolutional Networks笔记

人脸识别是当今人工智能中的一个研究热点。不同的姿势、光线以及遮挡物等，都会给人脸识别增加困难。这篇文章提出了一个基于深度CNN的，串联、多任务的框架，串联的方法利用了人脸检测（facedetection）和人脸对齐（facealignment）之间的内在关系，以提高识别率。在保持算法实时反应的基础上，对FDDB和WIDERFACE等基准测试集的识别率都超越了当前的最新水平。相关工作Viola和Jo

softee·2020-08-16 08:56

论文阅读笔记（1）：Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation

Multi-TaskFeatureLearningforKnowledgeGraphEnhancedRecommendation原文链接：https://arxiv.org/pdf/1901.08907v1.pdfPS：做个笔记，以便自己查阅。目录摘要1介绍2研究方法3理论分析4实验5相关工作6总结和未来展望摘要在真实的推荐场景中，协同过滤往往存在稀疏性和冷启动问题，因此，研究人员和工程师通常利用

kk__mm·2020-08-16 06:46

freertos（第十一课，multi-task程序架构）

基于freertos的程序架构，可以结合front-middle-rearstage，进行任务划分。整个系统仍然是一个eventdrivensystem。但是由于有了RTOS进行任务管理，所以在任务划分上，更加清晰，并且实时性更好。主要考虑的是，进程通信，进程功能，事件处理。对于外部事件，对应于IRQ。对于IRQ的响应过程，分为了两部分。类似于linux中的tophalf和bottomhalf。我

Huskar_Liu·2020-08-15 12:51

freertos（第十二课，multi-task,LWIP）

freertos能够多任务处理，这对于LWIP而言，是最好不过的了。这样，LWIP可以创建多线程，来并行处理发送和接收。SDK已经移植好了基于freertos的lwip。先来看看lwip的选项。1）api_mode。设置为socket。2）其他选项，保持默认。在socket模式下，lwip是以thread的方式进行进程管理。由于是架设在freertos上，所以thread是用task来实现的。后面

Huskar_Liu·2020-08-15 12:51

Python MTCNN（人脸检测）项目附代码讲解(1)-原理与论文介绍

JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks（获取原论文，私信我回复“MTCNN”即可获得）MTCNN提出了一种Multi-task

极客Array·2020-08-14 16:12

目标检测之Loss：FasterRCNN中的SmoothL1Loss

2018-04-0321:12:37BigCowPeking阅读数12223更多分类专栏：目标检测之Loss函数多任务损失（来自FastR-CNN）multi-task数据结构FastR-CNN网络有两个同级输出层

xiaocao9903·2020-08-09 02:44

深度神经网络多任务学习(Multi-Task Learning in Deep Neural Networks)

https://cloud.tencent.com/developer/article/1118159http://ruder.io/multi-task/https://arxiv.org/abs/1706.05098

weixin_30872337·2020-08-06 13:38

Multi-class, Multi-label 以及 Multi-task 问题

一直很纠结Multi-class,Multi-label以及Multi-task各自的区别和联系，最近找到了以下的说明资料：Multiclassclassificationmeansaclassificationtaskwithmorethantwoclasses

东明山庄·2020-08-06 13:54

Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning

引言PengfeiLiu等人在2016年的IJCAI上发表的论文，论文提到已存在的网络都是针对单一任务进行训练，但是这种模型都存在问题，即缺少标注数据，当然这是任何机器学习任务都面临的问题。为了应对数据量少，常用的方法是使用一个无监督的预训练模型，比如词向量，实验中也取得了不错的效果，但这样的方法都是间接改善网络效果。作者提出了一种新的方法，将多个任务联合起来训练，用来直接对网络进行改善，基于RN

lpty·2020-08-06 13:25

MTCNN（Multi-task convolutional neural networks）人脸检测

理论基础：正如上图所示，该MTCNN由3个网络结构组成（P-Net,R-Net,O-Net）。ProposalNetwork(P-Net)：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量。并用该边界框做回归，对候选窗口进行校准，然后通过非极大值抑制（NMS）来合并高度重叠的候选框。RefineNetwork(R-Net)：该网络结构还是通过边界框回归和NMS来去掉那些false-posi

Charles.zhang·2020-08-06 12:11

Multi-Task Convolutional Neural Network for Face Recognition阅读笔记

第一次写博客，希望各位大神们不吝赐教，欢迎批评指正~1.论文简介●单任务学习：输入一个pose给出一个ID，通过训练得到模型，每个pose照片和ID得到一种映射关系，没有体现出同一个人之间的关联性，也没有区分开不同人之间的区别性；●多任务学习：给出一个人的多角度照片，一起训练一个人的多张不同pose照片，这样得到的特征就融合了一个人的多pose的特征，同时也把不同ID特征很好的区分开；●现在解决人

芃芃其麦·2020-08-06 12:52

论文阅读：Multi-Task Label Embedding for Text Classification

这篇文章将labelembedding应用到multi-tasklearning当中，制造了一个统一的多任务学习框架。并且认为通过给赋予任务的label语义信息，可以在多任务间进行迁移学习。传统的多任务模型有三个缺陷：1.缺少语义信息2.不能灵活添加任务3.不能迁移学习本文利用labelembedding可以做到：1.增加标签语义信息，帮助模型更好的分裂2.可以灵活的增加任务，并且分为直接添加ho

liqiangxiao1994·2020-08-06 12:10

Multi-Task Deep Neural Networks

本博客主要参考了《RecurrentNeuralNetworkforTextClassificationwithMulti-TaskLearning》2016IJCAI会议。《RepresentationLearningUsingMulti-TaskDeepNeuralNetworksforSemanticClassificationandInformationRetrieval》2015NAAC

guoyuhaoaaa·2020-08-06 12:37

An Interactive Multi-Task Learning Network for End-to-End Aspect-Based Sentiment Analysis-2019

GrandNovice·2020-08-06 12:40

极简笔记 Multi-task Self-Supervised Visual Learning

极简笔记Multi-taskSelf-SupervisedVisualLearning论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.07860文章核心是利用自监督的任务对模型进行pretrain，再将得到的模型迁移到相关任务进行finetuning（这时候对不更新骨架网络参数，来进行对比，只学习不同任务的head），期望得到的性能接近带有额外label的pretrain模型。文章

Hibercraft·2020-08-06 12:49

【论文阅读】An Interactive Multi-Task Learning Network for End-to-End Aspect-Based Sentiment Analysis

AnInteractiveMulti-TaskLearningNetworkforEnd-to-EndAspect-BasedSentimentAnalysis简单来说本文是将aspectextraction和aspectsenmetimentclassification整合成一个任务，然后同时用document语料进行多任务训练一部分共享参数，解决as问题数据集小的问题。摘要这篇文章提出了一个交

BeforeEasy·2020-08-06 12:42

多任务学习（Multi-task learning）

多任务学习（Multi-tasklearning）是和单任务学习（single-tasklearning）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。所谓

小妖精Fsky·2020-08-06 12:56

Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding的理解

今天分享的这篇论文是最近微软提出一个新的多任务深度神经网络模型——MT-DNN。MT-DNN结合了多任务学习和BERT的优点，并在10大自然语言理解任务上超越了BERT。首先，学习文本的向量表示（语言嵌入）是许多自然语言理解任务的基础，因为该过程是由自然语言文本到语义向量表示的转化。目前，获得向量表示的方式有两种，一种是多任务学习，另一种是语言模型预训练。多任务学习是一种归纳迁移机制，基本目标是提

小川PK立波·2020-08-06 12:24

（MTL）论文阅读CVPR2019：end-to-end multi-task learning with attention

end-to-endmulti-tasklearningwithattentionabstractintroductionrelatedworkMTANMTAN结构TaskSpecificAttentionModuleTheModelObjectiveexperimentsImagetoImagePrediction(OnetoMany)DatasetsbaselinesDynamicWeight

u010102358·2020-08-06 12:52

阅读笔记：Multi-Task Label Embedding for Text Classification

阅读笔记：Multi-TaskLabelEmbeddingforTextClassification1.简介几种分类问题深度学习在文本分类类任务中的应用2.文本分类现状3.MTLE问题描述单任务学习（single-tasklearning）多任务学习（multi-tasklearning）总思路无监督模型有监督模型半监督模型1.简介几种分类问题多标签分类一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之

tangpoza·2020-08-06 12:51

文献阅读：Improving Multi-Task Deep Neural Networks via Knowledge Distillation for Natural Language Under

0.背景机构：微软亚洲研究院NLP组与SDRG（微软雷德蒙德语音对话研究组）作者：XiaodongLiu、PengchengHe发布地方：arxiv面向任务：知识蒸馏论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.09482论文代码：https://github.com/namisan/mt-dnn0.摘要尽管集成学习能够提升模型性能，且目前已被广泛地应用在NLU任务中，不过，集成

JasonLiu1919·2020-08-06 12:07

Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding阅读笔记

MT-DNNIntroduction学习文本的向量空间表达对许多自然语言理解问题都很重要.现在两个比较流行的方法是multi-tasklearninglanguagemodelpre-training在这篇论文中,作者提出结合两种方法的网络–Multi-TaskDeepNeuralNetwork(MT-DNN).1.Multi-Tasklearningmulti-tasklearning优点:监督

Leokb24·2020-08-06 12:34

深度学习-- > NLP -- > improving multi-task deep neural networks via knowledge distillation for natural

博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！本次总结和分享一篇大佬推荐看的论文improvingmulti-taskdeepneuralnetworksviaknowledgedistillationfornaturallanguageunderstanding，论文链接MT-DNN-KD动机和创新点集成学习的方

村头陶员外·2020-08-06 12:57

在Bert上利用多域数据继续预训练+多域分类器：Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding

用于自然语言理解的多任务深度神经网络Abstract1Introduction2Tasks3TheProposedMT-DNNModel3.1TheTrainingProcedure4ExperimentsSNLISciTailAbstract在本文中，我们提出了一个多任务深度神经网络(MT-DNN)，用于跨多个自然语言理解(NLU)任务的学习反应。MT-DNN不仅利用了大量的跨任务数据，而且还得

三重极简·2020-08-06 12:22

多任务适配扩展：BERT and PALs: Projected Attention Layers forEfficient Adaptation in Multi-Task Learning

BERT和PALs:多任务学习中有效适应的投射注意层Abstract1.Introduction2.Background2.1.AdaptationParameters2.2.Fine-tuningApproaches3.AdaptingSelfAttention3.1.ModelArchitectureandMulti-headAttention4.Multi-taskTrainingandEx

三重极简·2020-08-06 12:50

人脸检测——Multi-task CNN（MTCNN）

论文连接：https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/开源代码：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment或者参考其他：https://github.com/BigcowPeking/mtcnn-caffehttps://github.com/bla

zhw864680355·2020-08-04 10:27

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