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Active Gradient Conflict Mitigation in Multi-Task Learning: A Sparse Training Perspective
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内容提要
本研究提出了一种稀疏训练策略，旨在解决多任务学习中的梯度冲突问题。通过部分参数更新，稀疏训练有效减轻了梯度冲突，提高了模型性能，并可与现有技术结合使用。
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关键要点
- 本研究提出了一种稀疏训练策略，旨在解决多任务学习中的梯度冲突问题。
- 稀疏训练通过部分参数更新，有效减轻了不同任务之间的竞争。
- 研究发现稀疏训练能够提高模型性能。
- 该策略可以与现有的梯度操作技术相结合，进一步增强效果。
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