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DEPHN: 基于虚拟梯度优化的不同表达并行异构网络，用于多任务学习
基于多任务学习的推荐系统算法是互联网运营商在平台多行为场景中了解用户并预测其行为的主要方法，然而现有方法未能妥善处理真实世界任务之间更为复杂的关系，本文提出了一种不同表达的并行异构网络（DEPHN），以同时建模多个任务。DEPHN 通过使用
PDFa year ago
公平的多任务学习
本文提出了一种名为 EMTL 的新型多任务学习优化方法，通过正则化不同任务的相对贡献，在更新共享参数时改善了多任务学习的泛化性能，并通过扩展实验验证了该方法的稳定性和优越性。
PDFa year ago
超越不遗忘：带有反向知识迁移的连续学习
CUBER 是一种用于关键层有积极相关性的老任务的前向知识传递和反向知识传递来提高连续学习中表现的方法，它可以在无数据回放的情况下实现积极的反向知识传递，并且在已有 CL 基准测试中表现优异。
PDF2 years ago
COLING粗到细：自然语言理解的分层多任务学习
通过三种不同的角度（数据属性、手工设计和基于模型的相关性）分析任务相关性，本文提出了一种层次框架并使用粗粒度到细粒度的范式，使模型从所有任务中学习基本语言属性，提高相关任务的性能，并减少不相关任务的负面影响。
PDF2 years ago
ICLRTRGP: 连续学习的信赖区域梯度投影
提出了一种新的 TRGP 持续学习方法来解决 catastrophic forgetting 问题，使用 trust region 选择最相关的旧任务，通过 scaled weight projection 聪明地重用旧任务的冻结权重，实现
PDF2 years ago
多任务学习中学习任务关系的凸形式
提出了一种正则化公式，用于在多任务学习中学习任务之间的关系，可以对正相关、负相关和异常任务进行建模，在对称和非对称多任务学习设置下，使用交替优化算法，对模型参数和任务之间的关系进行优化。实验结果表明这种方法的有效性。
PDF12 years ago