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多任务学习模型使用python-keras进行实现，并依赖于[tf-tensorflow-keras]。

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简介：
该模型采用了多输入多输出的策略，结合了BatchNormalization和dropout这两个关键技术，并应用于两个不同领域的输入数据。具体而言，模型处理了两个回归/分类任务，分别利用input_domain_a和input_domain_b这两个输入域的数据进行融合，通过concatenate（共享）的方式整合信息。随后，模型结构包含两个dense层块，每个块都经过BatchNormalization和dropout的处理，最终连接在一起形成完整的网络结构。

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