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多目标优化问题中的协作帕累托集学习
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原文中文，约300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高效方法，用于生成局部连续的Pareto集和Pareto fronts，并应用于现代机器学习问题。通过基于样本的稀疏线性系统，将多目标优化理论扩展到机器学习，并实现了局部Pareto集的分析。通过在多任务分类和回归问题上的应用，证明了该算法在平衡权衡、找到更多不同权衡解以及处理百万级参数任务方面的能力。
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关键要点
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提出了一种新的、高效的方法，用于生成局部连续的Pareto集和Pareto fronts。
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该方法应用于现代机器学习问题，通过基于样本的稀疏线性系统扩展多目标优化理论。
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实现了局部Pareto集的分析，证明了算法的有效性。
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在多任务分类和回归问题上，算法能够平衡权衡，找到更多不同的权衡解。
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该算法能够处理百万级参数任务，显示出其强大的能力。
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