01.多任务学习

最新推荐文章于 2025-12-10 13:21:55 发布
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#深度学习 #多任务学习

博客主要介绍了多任务学习和多标签学习相关内容，涉及信息技术领域的学习方法，为相关研究提供了基础信息。
[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
【深度学习实践】面部表情识别，深度学习分类模型，mmpretrain用于分类的实用教程，多任务网络头
q742971636的博客
03-15 1717
超过42万张图，AffectNet数据集的标注类型包括表情类型和幅度，其中表情类型包括中⽴、⾼兴、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、愤怒和轻蔑8种基本表情，以及⽆表情、不确定和⽆⼈脸。csv文件类似excel表，第一列是subDirectory_filePath表示了图片路径，expression这一列就是表情的类别，其他列暂时无用。有的图片无法正常读取，依靠下面的程序可以过滤validation.txt中不正常的行，同理可以过滤training.txt.11个类别，标记是0到10。AffectNet数据集。
【深度学习】多标签/多分类/多任务
littlemichelle
01-26 8853
1、Multi-Class：多分类/多元分类（二分类、三分类、多分类等） 二分类：判断邮件属于哪个类别，垃圾或者非垃圾 二分类：判断新闻属于哪个类别，机器写的或者人写的 三分类：判断文本情感属于{正面，中立，负面}中的哪一类 多分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 2、Multi-Label：多标签分类 文本可能同时涉及任何宗教，政治，金融或教育，也可能不属于任何一种。 电影可以根据其摘要内容分为动作，喜剧和浪漫类型。有可能电影属于romcoms [浪漫与喜剧]等多种类型。 例子：
01.深度学习中GPU的多进程推理实现方式
weixin_43019440的博客
01-12 4818
1.需求场景 一次需要推理的数据过多，需要使用多进程技术，同时推理，加快速度。 2.技术实现 2.1 进程：程序的基本执行实体，每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region），是系统分配资源和调度的独立单位。 动态性：进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程，进程是动态产生，动态消亡的。 并发性：任何进程都可以同其他进程一起并发执行 独立性：进程是一个能独立运行的基本单位，同时也是系统分配资源和
PyTorch 深度学习实战（23）：多任务强化学习（Multi-Task RL）
m0_60414444的博客
03-24 1954
本文实现了多任务强化学习的核心范式——基于共享策略的 PPO 算法，展示了跨任务知识迁移的能力。动态任务权重# 在 update() 中添加任务权重分层强化学习nn.ReLU(),课程学习else:在下一篇文章中，我们将探索分层强化学习（HRL），并实现 Option-Critic 算法！
深度学习论文精读01——基于多任务学习的肿瘤医学影像语义分割与分类研究
weixin_51991455的博客
09-27 3912
论文题目《基于多任务学习的肿瘤医学影像语义分割与分类研究》作者是哈尔滨工业大学的邹致超，论文来自于知网
浅谈 多任务学习 在推荐系统中的应用
Kaiyuan_sjtu的博客
12-30 1775
作者|Chilia哥伦比亚大学nlp搜索推荐整理|NewBeeNLP一. 为什么要用多任务学习？「方便」。在推荐任务中，往往不仅要预测用户的engagement（例如...
【多任务学习】PLE模型
smile9509的博客
08-17 2369
PLE模型的提出是为了解决多任务学习中的“负迁移”和“跷跷板板现象”。负迁移是指任务之间的相关性降低，会造成多任务学习的表现不增反降；跷跷板现象是指在多任务学习中一个任务的性能提升往往伴随另一个任务的性能下降。
模型独立学习：多任务学习与迁移学习
zenRRan的博客
05-30 2480
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要15分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：DataFunTalk文章作者：邱锡鹏复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师内容来源：...
深度学习【22】Mxnet多任务（multi-task）训练
DCD_LIN的博客
10-27 4667
github上有两个版本的多任务训练分别是： 1、https://github.com/miraclewkf/multi-task-MXNet 2、mxnet自带的例子 第一个由于其数据迭代器是Image，可能会比较慢。 第二个的例子是mnist，需要自己修改数据迭代器。 这里主要记录基于ImageRecordIter迭代器的多任务训练。 1、数据制作 需要自己生成*.lst文件，里...
多任务学习（Multi-Task Learning，MTL）：SB，MMOE，SNR
Leon_winter的博客
04-18 7036
文章目录 多任务学习通常通过隐藏层的 Hard 或 Soft 参数共享来完成。 共享 Hard 参数是神经网络 MTL 最常用的方法，可以追溯1993年Caruana所发表的论文。在实际应用中，通常通过在所有任务之间共享隐藏层，同时保留几个特定任务的输出层来实现。共享 Hard 参数大大降低了过拟合的风险。1997年Jonathan Baxter在他的论文中证明过拟合共享参数的风险为 O(N)——...
基于深度学习的多任务人脸属性分析（基于飞桨PaddlePaddle）
你是怎么做到的？我为什么做不到
07-24 3260
多任务人脸分析在多媒体、社交网络、计算机视觉等领域有着非常广泛的应用，不同于我们所熟知的“人脸检测”、“人脸验证”、“人脸比对”等技术，多任务人脸分析可以理解为给定一张肖像图，算法自动给出对应的属性分析值，例如“是否戴了口罩”、“是否戴了墨镜”、“人脸是否模糊”、“性别”、“年龄”、“肤色”、“表情“等等。这里不同属性的预测代表不同的子任务，因此，多任务人脸分析是一个典型的多任务学习任务。...
01.前后端分离中台框架 Admin.Core 学习-介绍与配置说明
我不懂，可我不傻
08-21 2241
中台admin是前后端分离权限管理系统，Admin.Core为后端项目，基于.NET 7.0开发。支持多租户、数据权限、动态 Api、任务调度、OSS 文件上传、滑块拼图验证、多数据库，分布式缓存、分布式事务等接口一栏项目地址技术栈dotnet7FreeSqlAutofacCAPMapster特点快速启动，上手简单系统模块化Swagger的模块化封装读写分离分库分表分布式事务 TCC/ SAGA动态API系统权限封装基本满足大部分项目。
GIS机器学习滑坡风险预测（01.简介）
2301_76972702的博客
09-28 2265
机器学习与地理信息系统（GIS）之间的关系日益紧密，二者的结合为处理和分析地理数据提供了强大的工具和方法。
深度学习1.4-pytorch安装
诚朴勇毅
12-05 170
PyTorch 官方提供了几种安装方法，可以通过 pip 或 conda 进行安装。
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 1158
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
python+django/flask+vue基于深度学习的图书推荐系统
最新发布
Q_Q511008285的博客
12-10 616
随着互联网的普及和电子商务的发展，线上图书销售平台越来越多，用户在选择图书时面临海量数据的选择困难。传统的图书推荐方式，如书店的畅销书榜单、图书馆的分类推荐等，已经难以满足用户个性化、精准化的阅读需求。因此，开发一个基于django/flask和深度学习的图书推荐系统显得尤为重要。
【风电功率预测服务】如何让风电场 nRMSE 再降 1%？——基于多源气象 + 深度学习的实战方案
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-09 144
风电功率预测精度提升1%可带来显著经济效益。针对现有预测系统瓶颈，提出"多源气象+深度学习"的残差修正方案：通过融合多模式气象数据和SCADA信息，采用STL/VMD分解将误差拆分为多尺度分量，分别用Informer处理长期天气趋势、CNN-BiLSTM处理短期波动。实践表明，该方法可使200MW风电场nRMSE降低1-1.5个百分点，年节省考核费用达数十万元。该方案可作为预测服务提供，在不推翻现有系统基础上实现精度突破。
【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-05 873
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
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