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task grouping
搜索结果 - 5
面向多任务学习的原则性任务分组
本研究提出一种新方法来进行多任务学习中的任务分组，弥补了现有方法的关键理论和实践限制。与以前的研究不同，我们的方法提供了一个更具理论基础的方法，不依赖于构建转移增益的限制性假设。同时，我们还提出了一种灵活的数学规划方法，可以适应广泛的资源约
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4 months ago
自动化多任务机器学习中的任务分组通过任务关联性预测
我们提出了一个基于预测器驱动的搜索方法，用于任务分组，旨在最小化多任务学习的训练次数，并展示了相较于现有基准方法，我们的方法在四个基准数据集上可以找到更好的任务分组。
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8 months ago
ICML
STG-MTL: 使用数据映射的多任务学习可扩展的任务分组
提出了一种基于手工特征（Data Maps）的新的数据驱动方法，用于解决多任务学习中的任务分组、负干扰和可扩展性等挑战。通过实验证明了该方法的有效性，即使在大量任务（最多 100 个任务）下也能取得显著的效果。
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a year ago
ECCV
多语言文本识别的任务分组
本篇论文提出了一种使用 Gumbel-Softmax 的自动多语言文本识别方法，引入了任务分组损失和加权识别损失，以允许模型和分组模块的同时训练，并验证了将一些语言分为组所带来的参数共享的好处。
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2 years ago
多任务学习中高效识别任务分组
本文提出了一种方法来选择哪些任务应该在多任务学习模型中共同训练，该方法通过训练所有任务并量化一个任务的梯度对其他任务损失的影响来确定任务分组，实验结果表明相较于在一起训练所有任务，该方法可以在 11.6 倍的速度下将测试损失降低 10％。
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3 years ago
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