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多任务学习: 理论、 算法和应用程序

于 2022-09-30 发布 文件大小:2.48 MB
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代码说明:

在许多现实世界的应用中,我们处理与多个相关的分类/回归/聚类任务。对于例如,治疗结果的预测(Bickel et al.,2008),预测效果的任务几种药物的组合是相关的。在疾病进展预测中,预测在每个时间点的结果可以被视为一个任务,这些任务是时间相关的(周等。,2011B)。一个简单的方法是独立解决这些任务,忽略了任务关联。在多任务学习,这些相关的任务,同时了解到通过提取和利用适当的共享任务信息。同时学习多个相关任务,有效增加样本大小为每个任务,并提高了预测性能。因此多任务学习是特别有益的当训练样本的大小是小的每一个任务。图1说明了传统单任务学习(STL)和多任务学习(MTL)。在STL,每个任务都是独立的并学会独立。在MTL,多任务学习的同时,利用任务关联

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