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引言 在当下大数据阶段,多任务学习〔Multitask Learning, MTL〕已变成提升AI模型性能根本技术,通过同时训练多个相关任务,MTL能够显著提高模型对特定任务泛化本事,可是,在大规模AI模型中引入多任务学习并非易事,须要搞定一系列复杂技术难题,本文将祥明介绍如何将多任务学习引入大规模
引言 在AI系统应用中,多任务学习性能提升具有重点意义,通过改良AI系统多任务学习性能,能够使AI系统具备更强泛化本事与适应本事,在不同任务之间灵活切换,并且能够有效地利用已有知识、经验,提高系统整体效能,于是,如何提高AI系统多任务学习性能变成当下研究领域一个重点课题。