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多任务模型融合的表示手术
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出了一种新的深度多任务表示学习框架。
- 通过张量分解实现深度网络中的端到端知识共享的自动学习。
- 不需要用户定义的多任务共享策略。
- 实验证明该方法在提高准确性方面的有效性。
- 该方法在减少设计选择方面也表现出有效性。
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