Multi-task

人群计数论文笔记之Density-Aware Multi-Task Learning for Crowd Counting

文章目录背景论文要解决的问题论文方案本文目标论文网络思想背景已有方法的缺点：基于图片分类，目标检测，语义分割等领域迁移到人群计数领域方法中的各种基于cnn的方法虽然有显著的提升（什么显著的提升？没有看懂，精度还是？）但在一个或多个场景中人群密度分布差异较大时表现会下降。分布差异主要来自两个方面。第一个因素是人们在一个场景中的真实聚集和分散。第二个因素是相机的视角，这是导致比例问题的主要原因。靠近镜
文大帅帅·2020-06-11 09:47

Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 多任务学习

YouRaiseMeUp-Westlife多任务学习Multi-TaskLearningUsingUncertaintytoWeighLossesforSceneGeometryandSemantics多任务学习系统的性能很大程度上依赖于任务间的损失权值。手动调节权值非常耗时耗力，论文提出使用任务间的同方差不确定性给每个损失函数赋权。模型由单一图像同时学习像素级深度回归、语义及实例分割。场景理解的
tony2278·2020-05-15 23:51

把焦虑交给时间 -留学记（十四）

十一月的课程也进入了圣诞前的报复性忙碌期，学子们也开始体验了multi-task的焦头烂额，然而压力山大的并非只有学生，讲师所承受的无形压力可能是我们这些坐在阶梯教室内喝着咖啡嚼着橡皮糖的悠闲学子们所不能体会的吧
年糕妹·2020-03-28 06:54

复盘 2018.03.19 第68天

不敢放弃，想multi-task，但是往往又有点本末倒置。还是认清自己的能力很重要。想起来小学的时候，有位同学只有一本习题集，当老师问他要不要买额外的习题集时，他摆摆手说，我就把这一本做好就好了。
倪倪_NRY·2020-03-18 02:46

复盘 2018.03.19 第68天

不敢放弃，想multi-task，但是往往又有点本末倒置。还是认清自己的能力很重要。想起来小学的时候，有位同学只有一本习题集，当老师问他要不要买额外的习题集时，他摆摆手说，我就把这一本做好就好了。
倪倪_NRY·2020-03-10 22:00

Automatic Scoring of Multiple Semantic Attributes With Multi-Task Feature Leverage: A Study on Pu...

原文连接：https://ieeexplore.ieee.org/document/7745891/citations摘要计算机和语义特征之间的间隙是制约临床应用计算机辅助诊断性能的主要因素之一。为了架起这座桥梁，我们开发了三个多任务学习方法(MLT)：利用堆叠去噪自编码器和卷积神经网络的深度学习模型衍生的异构计算特征，手工生成的Haar-like和HOG特征，CT图像中肺结节的9个语义特征描述符
Manfestain·2020-03-05 12:56

Adversarial Multi-task Learning for Text Classification

论文:AdversarialMulti-taskLearningforTextClassification最近决定每周读一篇GAN的论文。一方面，提升自己的阅读理解能力。另一方面，拓展自己的思路。作为GAN的初学者，有很多表述不当的地方欢迎大家批评指正！标题：对抗多任务学习用于文本分类。所谓多任务学习(MTL)就是指学习某一类任务的通用知识(focusonlearningthesharedlaye
Mordekaiser·2020-03-04 19:24

1123-晨读感悟-Just 干！

以前觉得multi-task是个很牛的技能，现在已经将这一条默默地从自己的个人介绍里删除，取而代之的是“做事专注”。2.缩短这条和介绍番茄钟之类的书很类似。
Janet大昕鼓徵·2020-02-28 07:58

关于写作与核心竞争力组合的一点思考

首先，大脑是不擅于多线程处理事务的，即便是职场中大家津津乐道的Multi-Task，不过是让大脑频繁的在多种事务中高频切换而已，既没有效率，又让大脑十分疲劳。
桃花小境容·2020-02-17 01:11

论文学习9“Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades”文章学习

论文：https://arxiv.org/abs/1512.04412代码：https://github.com/daijifeng001/MNC本文是何凯明发表于16年CVPR的文章，文章主要讲的是多任务学习在实例感知分割上的应用。文章提出了多任务网络Cascades，由实例区分、掩膜估计、分类目标三个任务级联而成，在MSCOCO2015分割比赛中拿到了冠军，结果优于FasterRCNN，下面对
侯冠群·2020-02-11 01:09

推荐系统遇上深度学习(二十七)--知识图谱与推荐系统结合之RippleNet模型原理及实现

知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式：依次训练的方法主要有：DeepKnowledge-awareNetwork(DKN)联合训练的方法主要有：RippleNetwork交替训练主要采用multi-task
文哥的学习日记·2020-01-01 00:23

Fast R-CNN

RegionofInteresting）Pooling层，操作与SPP类似；(2)训练和测试是不再分多步：不再需要额外的硬盘来存储中间层的特征，梯度能够通过RoIPooling层直接传播；此外，分类和回归用Multi-task
EchoIR·2019-12-30 14:22

推荐系统遇上深度学习(二十八)--知识图谱与推荐系统结合之MKR模型原理及实现

知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式：依次训练的方法主要有：DeepKnowledge-awareNetwork(DKN)联合训练的方法主要有：RippleNetwork交替训练主要采用multi-task
文哥的学习日记·2019-12-29 00:48

Multi-task Learning(Review)多任务学习概述

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，learningwithauxiliarytask）目标：通过权衡主任务与辅助的相关任务中的训练信息来提升模型的泛化性与表现。从机器学习的视角来看，M
fada_away·2019-12-25 09:54

Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation（知识图谱）

知识图谱（KnowledgeGraph，KG）可以理解成一个知识库，用来存储实体与实体之间的关系。知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息，帮助模型更好地完成任务。在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。实例描述现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱。电影评分数据集里包含用户、电影及评分；电影相关的知识图谱中包含电影的类型、导演等属性。要求：从知
Lee_yl·2019-12-10 20:00

《Multi-Task Label Embedding for Text Classification》阅读笔记

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1710.07210.pdf多任务文本分类利用任务之间的隐式关系，可以提取通用特征。之前的研究都是将每个任务的label当作独立的，并且表示为没有意义的one-hot向量。会造成潜在信息的丢失，并且造成联合学习三个任务的困难。本文中，我们提出一个Multi-tasklabelembedding来将labels转换为semanticvectors
best___me·2019-11-08 01:18

《Deep multi-task learning with shared memory》阅读笔记

论文链接：http://www.aclweb.org/anthology/D/D16/D16-1012.pdf问题：神经网络的参数很多，需要大的数据集。有限的数据量很难将神经网络generalizedswell。为了克服这个问题，这些模型往往有一个无监督的pre-training阶段。最终的模型isfine-tunedonspecifictaskwithrespecttoasupervisedtr
best___me·2019-11-03 07:02

Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics

论文：https://arxiv.org/abs/1705.07115v31问题引出多任务联合学习可以提升各任务的学习效果，因为多任务可以共享数据集、共享低层特征。但多任务联合学习时，该如何对各子任务的损失函数进行加权才能取得最优的训练效果，这是本文所关心的问题。本文中作者提出的多任务如下图所示：对各任务的损失确定加权系数wiw_iwi可以有多种方式，把这些系数作为超参数进行调试的代价很大，因此作
cdknight_happy·2019-10-18 09:01

【多任务学习】多任务学习中的自动任务选择和自动混合（AUTOSEM: Automatic Task Selection and Mixing in Multi-Task Learning）（二）

多任务学习（MTL）已经在许多问题领域上取得了成功，其目的是使用一些与主任务相关的辅助任务来提高主任务的性能。但是，当辅助任务的有用性比较低时，主要任务得不到有效的先验信息。MTL模型的成功取决于这些辅助任务的正确选择，以及在替代训练期间这些任务的平衡混合比。这两个问题可以通过对所有任务组合进行手动选择或超参数调整来解决，但是当候选辅助任务的数量非常大时，这会导致诱导偏差或不可实现。为了解决这些问
小李好好学·2019-09-06 19:51

【多任务学习】多任务学习中的自动任务选择和自动混合（AUTOSEM: Automatic Task Selection and Mixing in Multi-Task Learning）（一）

AUTOSEM:多任务学习中的自动任务选择和自动混合（一）背景知识知识结构：AUTOSEM:AutomaticTaskSelectionandMixinginMulti-TaskLearning[1]1）SupervisedLearningofUniversalSentenceRepresentationsfromNaturalLanguageInferenceData[2]2）Learningt
小李好好学·2019-09-01 11:18

CVPR2019CrossInfoNet:Multi-Task Information Sharing Based Hand Pose Estimation论文阅读完毕

Abstract本文聚焦于计算机视觉中的热点问题（用CNN从单张深度图中估计手势），主要贡献在于提出CrossInfoNet，这个网络把手势估计任务划分为两个子任务（手掌估计与手指估计），并且在这两个子任务中cross-connection共享信息。另外提出，基于heat-map指导的特征提取。1.Introduction3D手势估计一直是计算机视觉中的一个热点，输入数据包含单目RGB，立体RGB
carlous0·2019-08-15 22:10

属性预测相关论文阅读Adaptively weighted multi-task deep network for person attribute classification

转载自属性预测相关论文1Motivation当前属性识别的方法存在如下的问题：1）negativetransfer：一个最常用的多任务学习方式是共享前层所有的参数，仅仅在最后一层和结构不同。但是会导致由于存在不相似的两个任务是的学习器性能下降。2）当前的方式一般是固定不同属性的权重，比如将比例都设置为1，但是我们知道不同属性在不同任务中的比重是不一样的。2Contribution第一次提出了一种新
Jamence·2019-07-28 19:33

论文阅读之“Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion R...

  论文地址是https://arxiv.org/pdf/1804.07931.pdf。这篇论文主要是针对传统CVR模型遇到的问题提出新的改进。CVR任务中最大的困难就在于数据了，一般来说点击样本集是浏览样本集的一个很小的部分，而转换样本集又是点击样本集中的一个很小的部分，因此CVR任务中一个重要的挑战就是数据稀疏（datasparsity）问题。同时，CVR任务训练时的数据集是点击样本集，但是在
妖皇裂天·2019-07-24 15:19

【论文-完整空间多任务模型】Entire Space Multi-Task Model

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/gamer_gyt博主微博：http://weibo.com/234654758Github：https://github.com/thinkgamer公众号：搜索与推荐Wiki个人网站：http://thinkgamer.github.io论文：EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEffectiveApproachf
Thinkgamer_·2019-07-07 18:26

联邦学习论文阅读：Variational Federated Multi-Task Learning

这篇文章是探索联邦学习的框架下的多任务学习，稍后会整理一下之前的那篇multitasklearningtobecontinued
thormas1996·2019-07-03 10:12

一种挖掘任务之间关系的multi-task模型

年KDD会议上的paper《ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts》，提出了一种针对multi-task
guoyuhaoaaa·2019-06-30 17:48

论文阅读（11）Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning

1.作者相关ECCV20142.摘要由于遮挡和姿势变化的问题，面部关键点的检测一直受到阻碍。我们不再将检测任务视为一个独立的问题，而是研究通过多任务学习提高检测鲁棒性的可能性。具体地说，我们希望用异质但微妙相关的任务去优化人脸关键点检测，例如头部姿势估计和面部属性推断。这是不平凡的，因为不同的任务有不同的学习困难和收敛速度。为了解决这一问题，我们提出了一种新的任务约束深度模型，通过提前停止任务来促
续袁·2019-06-20 15:50

MTCNN

论文题目《JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks》MTCNN提出了一种Multi-task的人脸检测框架
江南小赣·2019-06-16 22:53

综述：Multi-Task发展现状及未来趋势

TaxonomyDifferentViewsByMethodologyInstance-basedIdentifyusefuldatainstancesinataskforotherstaskfeature-basedFeaturelearningapproach原始特征可能不能充分被其他任务利用FeatureTransformationApproach通过线性变化、非线性变化学习原始特征Feat
lirainbow0·2019-05-30 19:44

神经网络的多任务学习概览

译自：http://sebastianruder.com/multi-task/转载自：https://www.cnblogs.com/shuzirank/p/7141017.html1.前言  在机器学习中
Chevalier~·2019-05-24 15:45

Linux用户、组和权限管理

Linux-用户和权限管理一、用户和组早期的计算机的使用场景，一般都是多用户，多任务下（Multi-task,Multi-Users）。
xmcl123·2019-04-23 00:07

Entire Space Multi-Task Model: An E ective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate

ABSTRACT传统的CVR预估有一些问题，比如训练是在被点击的曝光上进行，而预估是在所有曝光上。这就是sampleselectionbias问题。另外，还有一个数据稀疏问题，使得训练比较困难。文中作者从一个全新的角度对CVR建模，利用用户行为的顺序模式，曝光->点击->转化，进而提出了**EntireSpaceMulti-taskModel(ESMM)**模型，并通过如下两种方式解决上面的两个问
march_on·2019-01-19 18:38

AUTOLOSS: LEARNING DISCRETE SCHEDULE FOR ALTERNATE OPTIMIZATION

Multi-task
冰冰冰泠泠泠·2019-01-13 20:01

Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization 阅读笔记

Multi-TaskLearningasMulti-ObjectiveOptimization阅读笔记Multi-TaskLearning（MTL）multi-objectiveoptimizationMultipleGradientDescentAlgorithm针对Encoder-DecoderArchitectures的进一步优化一些论文中遇到的名词inductivebiasParetoop
冰冰冰泠泠泠·2019-01-10 20:31

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks | 邹进屹的博客

MTCNNMTCNN算法由3个网络构成，分别是PNet,RNet以及ONet组成，其中PNet输出人脸位置和是人脸的概率，并且PNet是一个全卷积网络，在图像金字塔上不同尺度获得featuremap每个pixel对应的人脸位置编码和人脸概率，然后通过阈值和NMS获得ROI人脸区域.第二个网络叫RNet主要对第一个网络获得的ROI区域进行refine,将第一个网络获得的所有ROIresize到24*
·2018-12-20 13:00

神经网络 和 NLP —— Cascaded, Multi-task and Semi-supervised Learning

当初入门NLP读的《NeturalNetworkforNaturalLanguageProcessing》，收获颇丰。入门后，改成了读paper和code，没有完整读完这本书，最近得空，把后几章补上，算是完整吧。不少内容在读paper时，已经深入了解过，这里就简单带过了，感兴趣的建议精读原书和参考文献吧。本文介绍串联学习、多任务学习、半监督学习。1Cascadedlearning在NLP中，有时需
TangowL·2018-12-15 14:53

多任务学习(multi-task learning)

整理并翻译自吴恩达深度学习系列视频：结构化机器学习2.8。与迁移学习的对比在迁移学习时，你有一个顺序执行的过程，先学习任务A，然后迁移到任务B。在多任务学习中，你开始就使用一个神经网络同时做几个任务，并且希望这些任务里的每一个都可以帮助到其他的任务。如上图，你需要同时检测行人、车辆、停止标志、交通信号灯。多任务学习的网络结构重点在最后一层，有四个神经元。输出yhaty^{hat}yhat是一个4*
从流域到海域·2018-12-13 15:37

【论文笔记】A Multi-Task Learning Formulation for Predicting Disease Progression

AMulti-TaskLearningFormulationforPredictingDiseaseProgression论文地址摘要1.介绍2.多任务回归方程2.1时间平滑先验2.2解决数据不完整问题2.3LASSO时间群正则2.3.1纵向(时间项)稳定特征选择2.4本文算法3.实验4.结论论文地址AMulti-TaskLearningFormulationforPredictingDiseas
King_HAW·2018-12-07 13:55

MTCNN：Multi-task Cascaded Convolutional Networks

目录论文背景简介MTCNN算法简介模型训练实验NMSIOU结论原文论文ZhangK,ZhangZ,LiZ,etal.Jointfacedetectionandalignmentusingmultitaskcascadedconvolutionalnetworks[J].IEEESignalProcessingLetters,2016,23(10):1499-1503.原文链接：https://ar
CodeForCoffee·2018-12-01 17:42

多任务学习 Multi-task learning

利用历史数据中的有用信息来帮助分析未来数据的机器学习，通常需要大量有标签数据才能训练出一个优良的学习器。深度学习模型是一种典型的机器学习模型，因为这类模型是带有很多隐藏层和很多参数的神经网络，所以通常需要数以百万计的数据样本才能学习得到准确的参数。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）可以通过使用来自其它相关学习任
DRACO于·2018-11-16 16:12

精读&解析 Entire Space Multi-Task Model（ESMM） 阿里2018年CVR预测

近期公司在CTR模型的基础上准备重写CVR模型，目前处于调研阶段，读了阿里的处理方法，特意记录下来，温故而知新。下面按照个人理解介绍这篇文章内容，主要思想借鉴一篇博客，文字寻源参考原paper初识：传统的CVR方法存在两个方面的缺陷：sampleselectionbias和datasparsityproblom。阿里这篇文章利用的用户的行为序列模式（thesequentialpatternofus
我的灯还亮着·2018-11-07 21:01

多任务学习（Multi-Task Learning）

转自：https://www.cnblogs.com/zeze/p/8244357.html1.前言多任务学习（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
Victoria_W·2018-10-23 10:27

RCNN系列

proposal，然后CNN提取特征，之后用SVM分类器，最后再做bboxregressionFast-RCNN中，作者巧妙的把bboxregression放进了神经网络内部，与region分类和并成为了一个multi-task
dl_007·2018-10-16 21:34

An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks

在人类学习中，不同学科之间的往往能起到相互促进的作用。那么，对于机器学习是否也是这样的，我们不仅仅让它专注于学习一个任务，而是让它学习多个相关的任务，是否可以让机器在各个任务之间融会贯通，从而提高在主任务上面的结果呢?1.multi-task的两种形式前面的层是权重共享的，后面的层权重是不同的。所有的层权重都是不同的，但是对于前面的层，我们会约束他们的权重尽可能地接近，通过会加上L2distanc
RRZS·2018-10-04 17:09

2018 CVPR Partially Shared Multi-Task Convolutional Neural Network with Local Constraint 学习

具有局部约束的部分共享多任务卷积神经网络用于人脸属性学习摘要在本文中，我们通过同时考虑身份信息和属性关系来研究面部属性学习问题。尤其是，我们首先介绍一个部分共享的多任务卷积神经网络（PS-MCNN），其中四个任务专用网络（TSNets）和一个共享网络（SNet）通过部分共享（PS）结构连接，以学习更好的共享和任务特定表示。为了利用身份信息来进一步提高性能，我们引入了局部学习约束，该约束最小化了每个
qq_38638611·2018-09-01 08:49

Linux/CentOS用户和用户组及权限管理

一：基本概念linux是一个多任务（multi-task）多用户（multi-user）的操作系统，每个用户和用户组都有自己的ID号UIDGID，每个用户都有自己的家目录不能随意访问其他用户的家目录，管理员
王-鑫·2018-08-20 18:48

零基础之liunx用户及组相关命令总结

用户,组和权限用户userlinux是一个多任务（Multi-task)，多用户（Multi—user)的操作系统。每个使用者都一个标识：用户ID号，也叫UID.用户登入输入用户名，密码。
菜鸟一号之家·2018-05-27 21:34

自动寻找如何共享特征层的“十字绣”网络：Cross-stitch Networks for Multi-task Learning

1、简介多任务学习是机器学习中重要的一部分，关于多任务学习的更多内容可以去看这篇文章。但是对于应用深度学习进行多任务学习会遇到一个棘手的问题，那就是我们该如何确定网络的共享部分。针对不同的任务，其最佳共享层往往存在不同，其中作者针对使用AlexNet网络分别进行图像检测、图像属性生成及图像语义分割、图像平面法向量（SurfaceNormal）进行多任务学习，针对两个任务，作者分别从fc8层进行共享
看_这是一群菜鸟·2018-05-26 22:22

Multi-task learning（多任务学习）简介

本文转载自：https://blog.csdn.net/u013854886/article/details/38425499作者来自于中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室MultiMediaComputingGroup1.什么是Multi-tasklearning？Multi-tasklearning（多任务学习）是和single-tasklearning（单任务学习）相对的一
jk英菲尼迪·2018-04-13 12:25

阅读笔记：Adversarial Multi-task Learning for Text Classification [ACL-2017]

【阅读笔记：AdversarialMulti-taskLearningforTextClassification】论文题目：AdversarialMulti-taskLearningforTextClassification作者：PengfeiLiu,XipengQiuandXuanjingHuang出处：ACL2017论文主要相关：多任务学习、文本分类、情感分析概要：常规的多任务学习通常单纯的共
图不灵·2018-04-12 15:29
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