Despite the recent progress in deep learning, most approaches still go for a silo-like solution, focusing on learning each task in isolation: training a separate neural network for each individual task. Many real-world problems, however, call for a multi-modal approach and, therefore, for multi-tasking models. Multi-task learning (MTL) aims to leverage useful information across tasks to improve the generalization capability of a model. This thesis is concerned with multi-task learning in the context of computer vision. First, we review existing approaches for MTL. Next, we propose several methods that tackle important aspects of multi-task learning. The proposed methods are evaluated on various benchmarks. The results show several advances in the state-of-the-art of multi-task learning. Finally, we discuss several possibilities for future work.


翻译:尽管在深层学习方面最近取得了进展,但大多数方法仍倾向于一个筒仓式的解决方案,侧重于孤立地学习每项任务:为每项任务培训单独的神经网络。然而,许多现实世界问题要求采用多模式方法,因此要求采用多任务模式。多任务学习(MTL)旨在利用跨任务的有用信息,提高模式的普及能力。这一论文涉及计算机愿景背景下的多任务学习。首先,我们审查现有的多任务学习方法。接下来,我们提出了处理多任务学习重要方面的若干方法。对拟议方法进行了各种基准评估。结果显示,在多任务学习的最先进技术方面取得了一些进展。最后,我们讨论了未来工作的若干可能性。

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多任务学习(MTL)是机器学习的一个子领域,可以同时解决多个学习任务,同时利用各个任务之间的共性和差异。与单独训练模型相比,这可以提高特定任务模型的学习效率和预测准确性。多任务学习是归纳传递的一种方法,它通过将相关任务的训练信号中包含的域信息用作归纳偏差来提高泛化能力。通过使用共享表示形式并行学习任务来实现,每个任务所学的知识可以帮助更好地学习其它任务。
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