《深度多任务学习》综述论文
尽管在深度学习方面取得了最近的进展，但大多数方法仍然采用类似“筒仓”的解决方案，专注于孤立地学习每个任务:为每个单独的任务训练一个单独的神经网络。然而，许多现实问题需要多模态方法，因此需要多任务模型。多任务学习(MTL)旨在利用跨任务的有用信息来提高模型的泛化能力。
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