本文提出了一种多任务深度网络学习通用高级视觉表示的方法,通过训练人工制成的图像来克服真实与合成数据之间的领域差异。实验证明,该网络相比单任务基线学习到更具有可转移性的表示,能够产生最先进的迁移学习结果。
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