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来源：CVPR2019下载链接：https://arxiv.org/abs/1902.09720本文目的：为了减少图片中多标签标注的成本，提出了一种训练模型的方式：训练模型的样本使用标签没有标注完整的图片；作者的贡献：1）比较了多标签数据集的标注方法，作者的方法证明了使用部分标注的所有图片效果好于标注了所有标签的小数据集；2）提出了一种scalable方法用于ConvNet去学习部分标签（使用了binary cross-entropy loss）;3）提出了一种预测丢失标签的方法，使

Title: Learning a Deep ConvNet for Multi-label Classification with Partial Labels(2019)Link: Paper文章目录Abstract1. Introduction2. Related WorkLearning with partial / missing labels.Curriculum Learning / Never-Ending Learning.3. Learning with Partial

ESMM模型与ESM2模型总结_rotation博客-优快云博客

Alternative Training多目标学习在推荐系统的应用(MMOE/ESMM/PLE) - 知乎

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https://arxiv.org/abs/2009.09796

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译自：http://sebastianruder.com/multi-task/1. 前言在机器学习中，我们通常关心优化某一特定指标，不管这个指标是一个标准值，还是企业KPI。为了达到这个目标，我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后，我们通过精细调参，来改进模型直至性能不再提升。尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能，但是我们可能忽略了一些信息，这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好。具体来说，这些信息就是相关任务的监督数据。通过在相关任务间共享表示信息，我们的模型在原始任务

Paper link:CVPR 2018 Open Access Repository​openaccess.thecvf.comCode link:ranandalon/mtl​github.comAbstract多任务学习中的多元回归和分类让很多深度学习程序受益，但是多任务网络结构的性能受每一个任务损失函数的权重影响很大，常规的做法是手动调节这些权重参数，毫无疑问，这是一个低效和困难的工作，不同任务损失的尺度差异非常大，导致整体损失被某一个任务所主导，最终导致其他任务的损失...

概念相关1. Multi-task learning关于多任务学习的定义并没有统一的标准，这里引用《A survey on multi-task learning》中的定义：与标准的单任务相比，在学习共享表示的同时训练多个任务有两个主要挑战：Loss Function(how to balance tasks)：多任务学习的损失函数，对每个任务的损失进行权重分配，在这个过程中，必须保证所有任务同等重要，而不能让简单任务主导整个训练过程。手动的设置权重是低效而且不是最优的，因此，自动的学习