10、多任务学习与多标签设计模式解析

多任务学习与多标签设计模式解析

1. 多任务学习的参数共享实现

多任务学习有两种常见的实现方式，即硬参数共享和软参数共享。在这种情况下，模型可以有两个“头”：一个用于预测回归输出，另一个用于预测分类输出。

例如，有研究训练了一个计算机视觉模型，它结合了softmax概率的分类输出和用于预测边界框的回归输出。结果表明，这种通过参数共享的方法，能让任务同时被学习，两个损失函数的梯度更新会影响两个输出，从而得到一个更具泛化能力的模型，比分别训练用于分类和定位任务的网络性能更好。

2. 多标签设计模式概述

多标签设计模式是指可以为给定的训练示例分配多个标签的问题。对于神经网络，这种设计需要更改模型最终输出层使用的激活函数，并选择应用程序解析模型输出的方式。需要注意的是，这与多类分类问题不同，多类分类问题是从多个（> 1）可能的类别中为单个示例精确分配一个标签。

3. 多标签问题的提出

通常，模型预测任务是为给定的训练示例应用单一分类，该预测从N个可能的类别中确定（N > 1）。在这种情况下，通常使用softmax作为输出层的激活函数。使用softmax时，模型的输出是一个N元素数组，所有值的总和为1，每个值表示特定训练示例与该索引处的类别相关联的概率。

例如，当模型对图像进行分类，判断是猫、狗还是兔子时，对于某张图像，softmax输出可能是 [.89, .02, .09]，这意味着模型预测该图像有89%的概率是猫，2%的概率是狗，9%的概率是兔子。由于在这种情况下每个图像只能有一个可能的标签，我们可以通过取argmax（概率最高的索引）来确定模型预测的类别。

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