多任务学习：多任务功能学习

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
多任务学习（MTL）通过同时学习多个相关任务来提高模型性能和泛化能力。本文探讨了如何利用多任务框架进行功能层面的学习与优化。多任务功能学习是一种同时处理多个相关任务的方法，这些任务共享一组共同的潜在特征。该方法通过规范化任务矩阵来实现，并且使用跟踪规范进行正则化是此框架的一个特例。在实际应用中，例如个性化推荐系统中的产品对消费者的匹配就是一个典型的应用场景。这种方法已经在一些学术论文中有详细的介绍和讨论。值得注意的是，这种学习方式可以结合非线性核函数一起使用，而无需显式地定义特征空间。此外，在进行Gram-Schmidt或Cholesky分解预处理后，可以在Gram矩阵上运行相应的代码（详见文中第5节）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

多任务学习：多任务功能学习

优质

多任务学习（MTL）通过同时学习多个相关任务来提高模型性能和泛化能力。本文探讨了如何利用多任务框架进行功能层面的学习与优化。多任务功能学习是一种同时处理多个相关任务的方法，这些任务共享一组共同的潜在特征。该方法通过规范化任务矩阵来实现，并且使用跟踪规范进行正则化是此框架的一个特例。在实际应用中，例如个性化推荐系统中的产品对消费者的匹配就是一个典型的应用场景。这种方法已经在一些学术论文中有详细的介绍和讨论。值得注意的是，这种学习方式可以结合非线性核函数一起使用，而无需显式地定义特征空间。此外，在进行Gram-Schmidt或Cholesky分解预处理后，可以在Gram矩阵上运行相应的代码（详见文中第5节）。

BERT多任务学习：应用于多任务环境的BERT模型

优质

本文探讨了在多任务环境中应用预训练语言模型BERT的方法和技术，通过优化其多任务学习能力以提升各种自然语言处理任务的表现。从0.4.0版本开始，tf版本必须大于等于2.1。安装方法为：pip install bert-multitask-learning。这个项目使用变压器（基于拥抱面部变压器）进行多模式多任务学习。为什么需要它呢？因为在原始的BERT代码中，多任务学习或多GPU训练都不可行，并且该项目最初是为了命名实体识别（NER），而在原始BERT代码中没有有效的脚本支持这一功能。总之，与原始bert仓库相比，此项目具有以下改进： - 多模式多任务学习：这是重写大部分代码的主要原因。 - 支持多GPU训练 - 序列标记（例如NER）和Encoder-Decoder Seq2Seq（带变压器解码器）。

《多任务学习》最新综述文章

优质

本文为最新的综述性文章，全面探讨了多任务学习领域的研究进展、核心方法及未来发展方向，旨在为学术界和工业界的进一步研究提供指导。多任务学习（MTL）是机器学习领域的一种方法论，其核心在于通过利用多个相关任务中的有用信息来提升所有任务的泛化能力。本段落从算法建模、应用及理论分析三个维度对MTL进行了全面回顾。在算法建模方面，文章首先明确了MTL的概念，并将现有的多种MTL算法归类为特征学习、低秩方法、任务聚类、任务关系学习和分解五大类别，同时探讨了各自的特点。

《深度多任务学习》综述性论文

优质

本文为一篇综述性论文，全面探讨了深度多任务学习领域的最新进展和挑战，总结了多种模型架构及其应用实例，并展望未来研究方向。尽管在深度学习领域取得了最近的进展，大多数方法仍然采用类似“筒仓”的解决方案，即专注于孤立地为每个单独的任务训练一个独立的神经网络。然而，在许多现实问题中需要多模态方法，因此需要能够处理多个任务的模型。多任务学习（MTL）旨在通过利用跨不同任务的信息来提高模型的泛化能力。

MATLAB系统聚类与多任务学习代码-MatMTL

优质

MatMTL是一款基于MATLAB开发的工具包，集成了系统聚类算法和多任务学习框架，旨在促进复杂数据分析和建模中的模式识别与知识发现。 Matlab多任务学习包自述文件该代码由Ciliberto、Carlo、Tomaso Poggio 和 Lorenzo Rosasco 在2015年国际机器学习大会（ICML）上提出并实施。 ### 安装与使用只需将 `addpath(learning-machine)` 添加到您的MATLAB路径中。`main.m` 文件提供了如何使用该包的示例。 ### 包概述我们的工作旨在为多任务学习提供一个通用凸框架，一方面可以涵盖先前提出的几种方法（如Argyriou08、Jacob09、Zhang10和Dinuzzo11等），另一方面提供了一种解决此类问题的一般性元块坐标策略，并保证收敛到全局最小值。该存储库中的代码实现了某些多任务设置下的这种元策略。软件包的设计目的是即插即用，但尚未准备好发布且文档不全。特别是可以使用参数选择例程，但是完全没有相关文档。参考文献： [1] Argyriou, Andreas, Theodoros Evgeniou 和 Massimiliano Pontil.

Matlab代码ABS-多任务深度网络：在医学图像语义分割中应用多任务学习方法

优质

本研究提出了一种基于MATLAB的多任务深度学习框架，用于改进医学图像中的语义分割效果。通过共享特征和独立解码器结构，该模型能够同时执行多个相关但不同目标的任务，从而提高分割精度并减少所需的训练数据量。 MATLAB代码abs多任务深度网络基于多任务深度学习的医学图像语义分割方法（EMBC2019、MICCAIW-MLMI2019）依赖关系套餐包括火炬TensorboardX、OpenCV以及麻木的tqdm，这些包在requirements.txt文件中可以找到详尽列表。使用以下命令安装相同的：condacreate--name--filerequirements.txt。预处理轮廓和距离图是预先计算的结果，并且可以从二进制掩码中获得。目录结构如下：训练和测试文件夹应包含以下结构： ├── contour │ ├── 1.png │ ├── 2.png │ ... ├── dist_contour │ ├── 1.mat │ ├── 2.mat │ ... ├── dist_mask │ ├── 1.mat │ ├── 2.mat │ ... ├── dist_signed │ ├── 1.mat │ ├── 2.mat │ ... └── image ├── 1.jpg ├── 2.jpg ... └── mask ├── 1.png

Python-Keras下的多任务学习模型实现 [TF-TensorFlow-Keras]

优质

本教程深入讲解如何在Python的Keras框架中利用TensorFlow后端开发多任务学习模型，适用于希望提升机器学习项目效率的研究者和开发者。本段落介绍一个多输入多输出模型结构。该模型接收两个不同领域的输入：input_domain_a 和 input_domain_b，并通过拼接操作将它们合并在一起形成共享的特征表示层。然后，该共享部分分别连接到两个任务模块上：对于第一个任务（回归或分类），使用 dense 层 - BatchNormalization 层 - dropout 层 - dense 层的结构。对于第二个任务（同样为回归或分类问题），采用相同的层级架构：dense 层 - BatchNormalization 层 - dropout 层 - dense 层。

使用TensorFlow逐步搭建一个多任务学习模型

优质

本教程详细介绍了如何利用TensorFlow框架从零开始构建一个复杂但高效的多任务学习模型。通过分步指导和代码示例，帮助读者掌握多任务模型的设计与实现技巧。适合有一定机器学习基础的学习者深入研究。本段落介绍了深度学习中多任务学习的基本原理，并带我们对这一概念有了新的理解。当我们思考新事物时，通常会利用以前的经验和知识来加速当前的学习过程。例如，在学习一门新语言时，尤其是与已掌握的语言相关联的语系中的语言，我们会借助已经学过的语言知识加快学习进度。这个过程还可以从另一个角度解释——即学习一种新的语言有助于更好地理解和表达自己的想法。同样地，我们的大脑在处理多种不同的任务时会采用相同的架构（也就是我们自身的头脑）。类似地，在机器学习模型中，如果使用同一个网络来同时完成多个任务，也可以实现类似的加速效果。

MTAN：实现“专注的端到端多任务学习”[CVPR 2019]

优质

本文介绍了一种名为MTAN的模型，它能在多个任务之间共享信息的同时保持对每个特定任务的关注，实现了高效的端到端多任务学习。该方法在多种视觉任务中表现出色，并于2019年CVPR会议上发表。 MTAN-多任务注意力网络的存储库包含了该模型的源代码以及基线介绍。更多详细结果请参阅项目页面。在文件夹im2im_pred中，我们提供了建议的网络及NYUv2数据集上的所有基线实验图像到图像预测（一对多）。所有模型均使用PyTorch编写，并且最新的提交已更新为PyTorch 1.5版。您可以下载我们预处理过的NYUv2数据集。请注意，在我们的研究中，我们从预先计算的地面真实法线上获取了原始的13类NYUv2数据集并直接应用定义的分段标签进行使用。遗憾的是，由于意外的计算机崩溃，无法提供原始的预处理代码。更新-2019年6月：我们现在发布了具有2、7和19类语义标签及（反）深度标签的预处理CityScapes数据集版本。