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MTLComb：多任务学习结合回归和分类任务的联合特征选择
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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
本论文研究了多任务学习（MTL）与基于梯度的元学习（GBML）之间的关系，通过理论和实证研究证明了它们在优化公式和学习到的预测函数上的相似性，并通过样例展示了 MTL 作为一阶方法可以代替计算代价高的二阶方法 ——GBML，在大规模数据集上训练时更加有效。
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关键要点
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本论文研究多任务学习（MTL）与基于梯度的元学习（GBML）之间的关系。
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通过理论和实证研究证明MTL与GBML在优化公式和学习到的预测函数上的相似性。
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展示了MTL作为一阶方法可以替代计算代价高的二阶方法GBML。
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在大规模数据集上训练时，MTL更加有效。
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