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深度超参数化多任务学习中的紧凑神经网络学习
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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
本文介绍了一种紧凑型神经网络的设计，用于多任务学习。通过过参数化设计和共享模型参数，可以在小参数大小和低计算成本下获得与更复杂架构相同或更好的模型性能。实验证明了该方法在多个数据集上的有效性。
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关键要点
- 本文介绍了一种紧凑型神经网络的设计，专注于多任务学习。
- 通过过参数化设计和共享模型参数，提高优化和泛化性能。
- 该方法在小参数大小和低计算成本下，能够获得与更复杂架构相同或更好的模型性能。
- 实验证明了该方法在NYUv2和COCO等多个数据集上的有效性。
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