多任务模型融合的表示手术
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。提出了一种名为 “Surgery” 的轻量级任务特定模块,通过减少合并模型中的表示偏差,显著改善多任务学习性能。
本文提出了一种新的深度多任务表示学习框架,通过张量分解实现了深度网络中的端到端知识共享的自动学习。实验证明了该方法在提高准确性和减少设计选择方面的有效性。
提出了一种名为 “Surgery” 的轻量级任务特定模块,通过减少合并模型中的表示偏差,显著改善多任务学习性能。
本文提出了一种新的深度多任务表示学习框架,通过张量分解实现了深度网络中的端到端知识共享的自动学习。实验证明了该方法在提高准确性和减少设计选择方面的有效性。