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跨任务注意力网络：改进医学图像应用中的多任务学习
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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
本文介绍了一种名为MTAN的新的多任务学习架构，它使用任务特定的特征级别的注意力学习。该架构可在任何前馈神经网络上进行端到端训练，并在图像分类和图像预测任务上取得了最先进的结果。此外，该架构对多任务损失函数的加权方案也不敏感。
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关键要点
- 提出了一种新的多任务学习架构，称为MTAN。
- MTAN使用任务特定的特征级别的注意力学习。
- 该架构可以在任何前馈神经网络上进行端到端训练。
- 在图像分类和图像到图像预测任务上取得了最先进的结果。
- MTAN对多任务损失函数的加权方案不敏感。
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