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双层映射器：异构数据视频多任务提示学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
多任务学习（MTL）是一种灵活有效的学习方法，结合了任务特定和共享信息，解决多个相关任务。本综述从传统方法到深度学习和预训练模型的最新趋势，对MTL的发展进行了全面概述，并将其分类为正则化、关系学习、特征传播、优化和预训练五个关键领域。同时，探讨了MTL从处理固定任务到接受无任务或模态限制的更灵活方法，以及任务提示、不可知训练和ZSL的概念。综述旨在提供对MTL从1997年到2023年的最新进展的全面概述，同时探讨当前挑战和未来可能性，为MTL研究指明方向。
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关键要点
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多任务学习（MTL）是一种灵活有效的学习方法，结合了任务特定和共享信息。
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MTL解决多个相关任务，发展历程从传统方法到深度学习和预训练模型。
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MTL技术被分类为正则化、关系学习、特征传播、优化和预训练五个关键领域。
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MTL从处理固定任务发展为接受无任务或模态限制的灵活方法。
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探讨了任务提示、不可知训练和零样本学习（ZSL）的概念。
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综述提供了1997年至2023年MTL的最新进展，讨论当前挑战和未来可能性。
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为MTL研究指明方向，揭示其潜力和机遇。
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