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MT2ST:自适应多任务到单任务学习
传统的训练方法在多任务学习 (MTL) 的广度与单任务学习 (STL) 的深度平衡方面常常面临挑战。为了解决这个问题,我们引入了多任务到单任务 (MT2ST) 框架,一种创新的方法,可以将 MTL 的普遍性与 STL 的精确性相结合。我们的
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10 days ago
MTLComb:多任务学习结合回归和分类任务的联合特征选择
多任务学习是一种学习范式,可以同时训练多个相互通信的算法。本研究提出了一种可证明的损失加权方案,用于平衡回归和分类任务,并通过建立 MTLComb 算法和软件包来展示其有效性。
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2 months ago
多任务学习的力量释放:传统、深度和预训练模型时代的综合调查
多任务学习(MTL)是一个灵活且有效的学习范式,结合了任务特定的和共享的信息,同时解决了多个相关任务。本综述以技术层面从传统方法到深度学习和最新的预训练基于模型的最新趋势,对 MTL 的发展进行了全面概述,并将 MTL 技术系统地分类为正则
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2 months ago
基于鲁棒正则聚类和非凸群体惩罚的多任务学习
多任务学习通过鲁棒正则化聚类(MTLRRC)方法,同时进行鲁棒任务聚类和异常任务检测,提高估计和预测性能。
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3 months ago
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