多目标学习_biji

最新推荐文章于 2025-03-27 18:09:57 发布
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多目标学习能够使模型从多个任务中学习，提高泛化能力。通过硬共享和软共享机制，模型可以处理多个输出目标，降低过拟合风险，帮助逃离局部最小值，从而增强学习效果。

模型倾向于学习到同时可解释多个目标的解，提升模型的泛化能力。泛化（generalization）是通过利用相关任务的训练信号中的领域特定信息来改进的。

单目标 多目标

一个单目标任务的目标是从数据集S中学习到一个函数，目标函数定义： m i n ∑ ( x , y ) ∈ S L i ( f i ( X ) , y ) min\sum_{(x,y)\in S}L_i(f_i(X),y) min∑(x,y)∈S​Li​(f

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深度学习之多目标学习
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随着图像处理、计算机视觉、自然语言处理等领域的发展，深度神经网络在解决各类任务上取得了广泛的成功。然而，在现实世界中，往往存在着多个不同目标的问题。如何将单一的神经网络模型应用到不同的目标上，是一个重要的研究方向。众所周知，深度神经网络的参数规模太大，难以处理复杂的任务，因此，通过提升模型的能力来处理更复杂的任务，成为现代人工智能发展的一个主要方向。那么，如何用深度学习解决多目标问题？
多目标学习(Multi-task Learning)-网络设计和损失函数优化
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多目标学习
mudan97的博客
04-21 1666
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多目标学习与MMOE
junjian Li
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多目标模型的意义 现实世界中，我们的业务目标往往不是单一的。比如购物APP中，我们不仅仅希望你浏览商品，也希望你购买商品，甚至分享商品，评论商品。再比如短视频推荐，我们不单希望你看视频，也希望你点赞、评论、分享视频，还希望你能关注发布的作者。因此多目标模型的出现，就可以让我们的场景同时服务到这些目标。于此同时，对于一些正样本稀疏的目标，多目标模型甚至可以让他们的目标实现远超预期. MMoE简介 多任务学习的目的在于用一个模型来同时学习多个目标和任务，但常用的任务模型的预测质量通常对任务之间的关系很敏感，因此
Java-biji.rar_java biji
09-21
"Java biji"，这个术语可能指的是Java的笔记或者学习记录，而"Java-biji.rar"则是一个包含这些笔记的压缩文件。从描述来看，这是一份学霸的学习笔记，可以期待其中包含了深入且系统的Java学习资料。 首先，我们来...
GraphSAGE_biji
wang2008start的专栏
09-08 660
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Zeroshot Multimodal Named Entity Disambiguation for Noisy Social Media Posts_biji
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11-20 752
前提 需要的知识点比较多，比如实体指称识别， 候选实体生成，候选实体消岐，few-shot, zero-shot， 实体链指，提及等， attention机制里的key value 原理。 知识点补充 few-shot, zero-shot（学习到的映射） 实体链指，提及、候选生成 将文本中的实体指称mention链向其在给定知识库中的目标实体的过程 流程：实体指称识别、候选实体生成和候选实体消岐。 候选实体生成是确定文本中的实体指称可能指向的实体集合 attention机制里的key value 原理 论
【强化学习的数学原理】第02课-贝尔曼公式-笔记
rellvera的博客
11-22 1879
下图介绍了一些符号。注意：（1）Rt1R_{t+1}Rt1​其实也可以写成RtR_{t}Rt​，就是说在状态StS_{t}St​下选择了动作AtA_{t}At​，得到了奖励RtR_{t}Rt​。这是说得通的，但一般都习惯性地写成Rt1R_{t+1}Rt1​。（2）S、A、R都是随机变量，所以可以对它们求期望等操作。（3）这个single-step process是由概率分布决定的。（见下图三行蓝字）
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Multi-Objective Deep Reinforcement Learning 多目标深度强化学习 Hossam Mossalam, Yannis M. Assael, Diederik M. Roijers, Shimon Whiteson 霍萨姆·莫萨拉姆、雅尼斯·阿塞尔、迪德里克·罗伊耶斯、西蒙·怀特森 Department of Computer ScienceUniversity of OxfordOxford, United Kingdom{ms15ham, yannis.ass
多目标优化学习资料
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10-18 8054
这一部分就很明了了，计算前面提到的几种loss，给与不同权重后反向传播，唯一特别注意的是，actor loss中使用的优势adv，不知出于什么理由，使用了优势向量与偏好向量做内积后的偏好，（可能是因为解唯一，优化方便）虽然论文中用的是Q-learning的架构，但是在提供的代码中，采用的是A3C的架构，使用envelope 网络作为价值网络，估计状态价值用于更新，所以接下来以代码为准，结合论文思想，展示用到的输入、输出和损失函数。w的值均为正数，且和为1，每一位的值，代表对该维目标的偏好大小。
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多目标遗传算法 （本文中是NSGA-II） 其实该种算法较为取巧 多目标问题难点在于需要让多个目标尽可能处于最优解，不像传统的优化算法一样，用一个目标函数的值是否符合需求即可。 多个目标的情况下衡量是否最优属于向量优化问题，需要比较向量件的大小。 多目标问题定义如下： min f(x)=[f1(x),f2(x),…,fn(x)] 支配解与非支配解的概念 多目标问题种多个目标存在冲突时，可用“支配”的概念决定解的好坏 假设打游戏刷道具，有两种道具，四个npc，每个npc掉落的道具数量不尽相同 怪物种
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基于深度学习的多目标跟踪（MOT）技术一览
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