本文介绍了多任务学习的多种方法，如基于均方差误差的权重、知识蒸馏、方差系数和随机加权，旨在提升分类和回归任务的性能。同时，研究探讨了负迁移问题和样本级别加权算法SLGrad，强调了多目标优化在任务平衡中的潜力。
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