本文探讨了模块化在深度学习中的应用，提出了一种优化训练和提高模型可重用性的方法。研究表明，模块化设计能提升多任务学习和少样本学习的效率，并在图像识别和语言建模中优于传统方法。C-Poly方法通过共享技能提高了跨任务的泛化能力，显著提升了样本效率。