您是如何在神经网络中处理缺失数据的?

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多任务学习 (MTL) 涉及训练模型以同时执行多个相关任务,跨任务共享知识。例如,网络可以通过在初始层中共享参数来学习情感分析和文本分类,同时在输出中指定任务特定的头部。

MTL提高了数据效率,减少了过拟合,并利用了来自相关任务的补充信息。像硬参数共享 (公共骨干层) 和软参数共享 (任务特定层) 这样的技术平衡了共享和任务特定的学习。

应用包括自动驾驶 (例如,检测车道和物体) 和NLP (例如,问题回答和情感分析)。任务加权和损失平衡确保所有任务有效地促进模型性能。

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