该研究提出了一种快速的数据依赖初始化过程，避免了梯度问题，并与现有预训练方法相匹配。通过扰动层替代卷积层，提升了视觉数据集的性能。研究探讨了预训练与微调的关系，提出了多任务预训练方法，显著提高了图像分类和目标识别的精度。此外，研究提出了统一语言界面，将计算机视觉任务转化为文本生成问题，展示了模型在多任务学习中的优越性。