基于二维卷积的时间序列数据多任务学习

Oct, 2023

基于二维卷积的时间序列数据多任务学习

Multitask Learning for Time Series Data\\with 2D Convolution

Chin-Chia Michael Yeh, Xin Dai, Yan Zheng, Junpeng Wang, Huiyuan Chen...

TL;DR该研究探讨了多任务学习在时间序列分类问题中的应用，并提出了一种基于二维卷积的模型设计，通过增强模型的表达能力，在 UCR Archive 和一个工业交易时间序列数据集上取得了优于竞争方法的表现。

Abstract

multitask learning (MTL) aims to develop a unified model that can handle a set of closely related tasks simultaneously. By optimizing the model across multiple tasks, MTL generally surpasses its non-MTL counterparts in terms of generalizability. Although MTL has been extensively resear

multitask learning time series classification 1d convolution-based model dynamic time warping 2d convolution-based model

发现论文，激发创造

任务路由的多任务学习

本文提出一种名为任务路由的多任务学习方法，应用于卷积层激活上的条件特征转换，实现更高效的多任务训练，在单个模型中成功适配了数百个分类任务，并在 5 个数据集上验证了其性能。

Mar, 2019

时间序列分类的多尺度卷积神经网络

提出了一种基于多尺度卷积神经网络的时间序列分类模型，该模型将特征提取和分类集成在一个框架中，具有较高的准确性和计算效率，并在大量基准数据集上进行了全面的实证评估，取得了优于其他先进方法的性能。

Mar, 2016

视觉场景理解的多任务学习

研究多任务学习在计算机视觉中的应用，通过综述现有方法，提出几种方法处理多任务学习中的重要问题，并在各种基准测试中进行评估，进一步提升了多任务学习的状态。

Mar, 2022

密集预测任务的多任务学习：综述

本文综述了当前深度学习在计算机视觉中的多任务学习领域的最新研究进展，主要关注密集预测任务，从网络架构和优化方法两个角度进行了阐述和总结，旨在探讨多任务共享表示学习的优势和局限性。

Apr, 2020

TimeMIL：通过面向时间的多实例学习推进多变量时间序列分类

利用弱监督学习将多变量时间序列分类重新定义为多实例学习问题，通过引入基于时间感知的多实例学习池化，结合专门设计的可学习小波位置标记的令牌化变换器，以更好地定位和建模时间序列中感兴趣的模式，并表明该方法在多变量时间序列分类方面的优越性。

May, 2024

深度神经网络的多任务学习：一项调查

本篇综述介绍了多任务学习在深度神经网络中的方法，重点阐述了体系结构、优化方法和任务关系学习三个方面，并提供了常见的多任务基准的总结。

Sep, 2020

多任务学习调查

本文综述了多任务学习的算法建模、任务聚类及半监督学习、真实世界应用等方面，并探讨其理论分析和未来方向。

Jul, 2017

灵活任务聚类的凸多任务学习

本文提出了一种基于特征层次的多任务学习模型，实现了对任务关系的探索，并对合成数据和真实世界数据进行了实验验证，结果表明该模型的准确性在各种任务关系程度下表现最佳，具有较高的应用价值。

Jun, 2012

持续学习自然语言新任务中预防灾难性遗忘

该论文提出了一种基于知识蒸馏的增量学习方法，利用未标记数据避免灾难性遗忘，该方法在公开基准测试中表现出显著的效果，能够保存已获取的知识，并对增量添加的任务获得良好的性能。

Feb, 2023

异步多任务学习

本文提出了一种分布式和异步优化的多任务学习框架，该框架能够有效地解决数据存储在不同地点时的挑战，同时能够提高多任务学习模型的泛化性能。实证研究表明本文提出的方法在合成和实际数据集上均表现出高效和有效的性能。

Sep, 2016