Efficient Task Grouping through Sample Optimization Landscape Analysis

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内容提要

本研究提出了一种高效的任务分组框架,旨在解决多任务学习中的负迁移问题。通过样本优化分析任务相似度,并采用图形聚类算法,计算速度提高了五倍,同时保持了性能的一致性,展现了其高效性和有效性。

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