本文提出了一种新的、高效的方法，用于生成局部连续的 Pareto 集和 Pareto fronts，并将其应用于现代机器学习问题中。通过基于样本的稀疏线性系统，将多目标优化的理论结果扩展到现代机器学习问题，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、有效地找到更多的不同权衡解以及迎合百万级参数任务的能力。

该研究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，并将其应用于现代机器学习问题中。通过基于样本的稀疏线性系统，扩展了多目标优化的理论结果，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。

该研究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，并将其应用于现代机器学习问题中。通过基于样本的稀疏线性系统，扩展了多目标优化的理论结果，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。

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。

本文提出了一种基于条件神经过程的多任务分类方法，该方法在多任务训练后能够自适应地适应新任务，并与元学习和少样本学习建立联系。实验结果表明，该方法在Meta-Dataset基准测试中取得了最先进的效果，具有高质量的迁移学习能力。该方法稳健性好，避免了过拟合和欠拟合问题，计算效率高，能在连续学习和主动学习方面超越现有方法。