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。
您是如何在神经网络中处理缺失数据的？
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脉冲神经网络是什么？
Dropout是一种正则化技术，用于通过在训练期间随机 “丢弃” (设置为零) 一部分神经元来防止神经网络中的过度拟合。这迫使网络学习冗余表示，并防止模型过于依赖任何单个神经元。
在每次向前传递期间，dropout随机禁用一定百分比的神经
AutoML在数据预处理中的作用是什么？
“AutoML，即自动机器学习，在数据预处理过程中发挥了重要作用，通过自动化多个通常需要数据科学家或分析师手动干预的步骤来简化工作。预处理是机器学习流程中的关键阶段，因为它涉及到对原始数据的准备，以确保数据适合模型训练。数据清理、处理缺失值
零样本学习在图像搜索中是什么？
“零样本学习在图像搜索中的含义是，能够识别和分类系统未明确训练过的类别的图像。在传统的图像分类中，模型通过在已标记的实例上进行训练，学习识别特定类别，如猫或狗。然而，零样本学习使模型能够通过从已学习的相关信息或特征中进行概括，识别新的类别，