两个Multi-task learning(多任务学习)的代码

最新推荐文章于 2025-11-17 11:36:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-17 11:36:23 发布 · 5.4k 阅读 · 25 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了多任务学习的优势，特别是在数据量有限的情况下，联合学习能提升效果。重点讨论了经典论文《Convex Multi-task Feature Learning》并提供了相关代码链接。

在多任务学习中，当这些任务是相关的，联合的任务学习应该比单独学习每个任务的效果好，特别当每个任务的数据相当少的时候，在这种情况下，独自学习是很不成功的。

最低0.47元/天 解锁文章
多任务学习MultiTask Learning原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
07-02 1190
多任务学习算法通常旨在最小化所有任务的损失函数之和。在联合训练框架中，可以通过最小化多任务损失函数来实现这一目标。多任务损失函数可以是每个任务损失的加权和，或者更复杂的组合，如最小化每个任务损失的同时保持任务之间的差异。首先，明确要解决的任务集。每个任务都定义其相应的损失函数，如交叉熵损失、均方误差等。多任务学习在提升模型性能、知识迁移和资源效率方面取得了显著成果。通过共享参数和损失函数，模型能够更有效地学习多个相关任务，尤其是在数据有限或任务间存在明显相关性的情况下。
多任务学习 (MultiTask Learning) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
06-18 2380
1. 背景介绍 在机器学习领域中，单一任务学习（Single-Task Learning）是指训练模型来解决一个特定的任务，例如图像分类、语音识别等。然而，在现实生活中，我们通常需要解决多个相关的任务，例如人脸识别、情感分析等。这时候，我们可以使用多任务学习（Multi-Task Learning）来同时解决这些任务，从而提高模型的性能和泛化能力。
Multi-Task-Learning-PyTorch:PyTorch多任务学习架构的实现，包括MTI-Net（ECCV2020）
05-05
多任务学习 此仓库旨在在PyTorch中实施几种多任务学习模型和培训策略。 该代码库是对以下工作的补充： ， ，Wouter Van Gansbeke，Marc Proesmans，Dengxin Dai和Luc Van Gool。 ， 和Luc Van Gool。 在可以找到有关多任务学习的最新作品列表。 安装 该代码与最新的Pytorch版本一起运行，例如1.4。 假设 ，最重要的软件包可以按以下方式安装： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install imageio scikit-image # Image operations conda install -c conda-forge opencv # OpenCV cond
深度学习：多任务学习（Multi-Task Learning）
sweet_ran的博客
11-17 1128
摘要：本文系统阐述多任务学习的核心概念、优势与典型应用，结合自动驾驶等实际场景，解析其在提升模型泛化能力、降低训练成本方面的关键作用，并提供 PyTorch 实现示例，包含硬参数共享与软参数共享两种主流架构。
多任务学习代码
Yingying
09-06 2976
转载自：多任务学习代码 Convex Multi-task Feature Learning 是一篇比较经典的文章，代码点击这里可以下载。 还有一篇是Multi-Task Feature Learning Via Efficient l2-1 NormMinimization, 点击这里可以下载。这篇文章的最后一位作者就是JiePing Ye, 是LDA的大牛，2DLDA和GLDA就是他提
多任务深度学习代码
Yingying
08-29 4565
转载自：多任务深度学习 基于Caffe实现多任务学习的小样例 本节在目前广泛使用的深度学习开源框架Caffe的基础上实现多任务深度学习算法所需的多维标签输入。默认的，Caffe中的Data层只支持单维标签，为了支持多维标签，首先修改Caffe中的convert_imageset.cpp以支持多标签： 这样我们就有了多任务的深度学习的基础部分数据输入。为了向上兼容Caffe框架，本文摒弃了部分
End-to-End Multi-Task Learning with Attention译文 【CVPR】
qq_45913945的博客
11-26 1425
End-to-End Multi-Task Learning with Attention 译文
【论文阅读】多任务学习软参数共享经典论文:Cross-stitch Networks for Multi-task Learning
qq_38142901的博客
06-17 1421
本文提出了一种通用的多任务学习框架Cross-stitch Networks，通过可学习的权重矩阵自动调节不同任务间的特征共享程度。该方法在每层网络插入Cross-stitch单元，以线性组合方式混合各任务特征，既保留任务特性又实现信息共享。实验表明，该结构通用性好，尤其在小样本任务上性能提升显著。相比传统硬参数共享或独立训练，Cross-stitch Networks能自动学习最优共享模式。
MmAP(论文解读) : Multi-Modal Alignment Prompt for Cross-Domain Multi-Task Learning
m0_54248968的博客
09-10 1552
多任务学习（Multi-Task Learning，MTL）同时训练多个相关的任务，从而能够提高单个任务的性能。通常，一个多任务网络架构包含共享backbone和任务特定的解码器。然而，解码器的复杂度随着任务数量的增加而增加。为了应对以上挑战，本文集成了无解码器的视觉语言模型CLIP，该模型具有鲁棒性的零样本泛化能力。最近，参数高效的迁移学习的方法已经在CLIP上进行了广泛的探索，以适应下游任务，其中提示调优表现出强大的潜力。然而，这些方法仅对单一模态（文本或图像）进行微调，破坏了CLIP的模态结构。
多任务学习优化总结 Multi-task learning（附代码）
热门推荐
Treasure Ashes
07-29 1万+
Multi-task Learning(Review)多任务学习概述 多任务学习优化（Optimization in Multi-task learning） Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization 阅读笔记 Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses GradNorm：Gradient Normalization for Adaptive Loss Balancing
【论文阅读】多任务学习综述《A Survey on Multi-Task Learning》
Iron_lyk Blog
11-06 4533
本文从算法建模、应用和理论分析的角度对多任务学习（MTL）进行了survey。在算法建模中，我们给出了MTL的定义，然后将不同的MTL算法分为 feature learning approach, low-rank approach, task clustering approach, task relation learning approach, 和decomposition approach五类，并讨论了每种方法的特点。为了进一步提高学习任务的性能，MTL可以与其他学习范式相结合，包括半监督学习、主动
Multi-Task-Learning:多任务学习的论文，代码和应用程​​序列表
04-18
多任务学习 有关多任务学习的论文，代码和应用程​​序列表。 欢迎发表评论和贡献！ 而且正在更新... [目录] 文件 民意调查 多任务学习调查。 arXiv ，2017年7月。 深度神经网络中的多任务学习概述。 2017年6月， arXiv 。 简要介绍多任务学习。 多媒体工具与应用，77（22）：29705–29725，2018年11月。 密集预测任务的多任务学习：一项调查。 arXiv ，2020年4月。 深度多任务学习和辅助任务学习的简要回顾。 2020年7月arXiv。 深度神经网络的多任务学习：一项调查，2020年。 架构设计 纯硬参数共享 MultiNet：自动驾驶的实时联合语义推理。 在IEEE Intelligent Vehicle Symposium，Proceedings ，2018。 使用不确定性权衡场景几何和语义损失的多任务学习。 IEEE计算机协会
多任务学习模型 python-keras实现 [tf-tensorflow-keras]
07-10
关键词：多输入多输出/BatchNormalization/dropout 两个不同领域输入，两个回归/分类任务， input_domain_a, input_domain_b concatenate(共享) task1:dense-BatchNormalization-dropout-dense task2:dense-BatchNormalization-dropout-dense
multi_task_learning:多任务功能学习
05-12
多任务功能学习 这是一种用于同时学习多个任务（假设它们共享一组共同的潜在特征）的方法。 它基于规范化任务矩阵的范围。 使用跟踪规范进行正则化是该框架的特例。 在多任务学习的各种应用中，一个例子是产品对消费者的个性化推荐。 在论文，和中详细介绍了该方法。 注意，可以将方法与非线性核一起使用，而不要使用显式特征。 在使用Gram-Schmidt或Cholesky分解进行预处理之后，就可以在Gram矩阵上运行代码（请参阅第5节“ ）。
多任务学习
05-27
多任务学习简单例子，包含多任务学习的数据创建，训练，作图的matlab代码
Python-GenSen基于大规模多任务学习的通用句子表示PyTorch
08-10
通过大规模多任务学习学习通用分布式句子表示
Python进阶学习笔记（一）—— 多任务编程
hu_wei123的博客
10-30 885
多任务是指在同一时间内执行多个任务，例如: 现在电脑安装的操作系统都是多任务操作系统，可以同时运行着多个软件。多任务的最大好处是充分利用CPU资源，提高程序的执行效率。多任务的执行方式并发在一段时间内交替去执行任务。并行对于多核cpu处理多任务，操作系统会给cpu的每个内核安排一个执行的软件，多个内核是真正的一起执行软件。这里需要注意多核cpu是并行的执行多任务，始终有多个软件一起执行。
Pytorch创建多任务学习模型
deephub
09-28 7701
一般来说多任务学的模型架构非常简单：一个骨干网络作为特征的提取，然后针对不同的任务创建多个头。利用单一模型解决多个任务。上图可以看到，特征提取模型提取图像特征。输出最后被分割成多个头，每个头负责一个特定的情况，由于它们彼此独立可以单独进行微调!特斯拉的讲演中详细的说明这个模型（youtube：v=3SypMvnQT_s）
多任务学习算法及代码实现
Tomxiaodai的博客
08-21 1万+
目录 多任务学习 ：共享相关任务表征 更多的应用举例 网络结构 keras实现多任务学习（硬共享机制） 多任务学习需要准备的数据不太一样 多任务学习 ：共享相关任务表征 定义：基于共享表示（shared representation），把多个相关的任务放在一起学习的一种机器学习方法。 也就是说，基于某些层的参数共享，训练几个具有相似性的任务，然后给出每个任务的分类结果。 举例：比...
多目标学习(Multi-task Learning)
最新发布
12-17
多目标学习（Multi - task Learning，MTL）也被称为多任务学习，是一种在机器学习中同时学习多个相关任务的技术。 ### 定义 多任务学习是指在一个模型中同时学习多个任务，模型可以共享部分结构，降低内存占用，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值