读文章笔记（十）：多任务学习

超、凢脫俗 2022-10-07 12:55 185阅读 0赞

### 读文章笔记（十）：多任务学习 ###

*  多任务学习优点
 *  多任务学习方法
 *   *  hard parameter sharing
     *  soft parameter sharing
 *  多任务学习改进的方向
 *  注意事项

*  来源于[公众号：][Link 1]https://mp.weixin.qq.com/s/2I9iPFP\_BkSjSEm7xJiHPQ

早在2017年，SEBASTIAN RUDER研究员就对当时的多任务学习进行了详细总结：An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks

# 多任务学习优点 #

1.  一次搞定多个任务降低时间成本、计算成本、存储成本、甚至还有模型的维护成本。
2.  多任务学习不仅方便，还可能效果更好！将很多数据集比稀疏的任务放在一起学，一定程度上会缓解模型的过拟合，提高了模型的泛化能力。
3.  多任务学习能提高泛化能力，从另一个角度来看，对于数据很少的新任务，也解决了所谓的“冷启动问题”。
4.  数据增强，不同任务有不同的噪声，假设不同任务噪声趋向于不同的方向，放一起学习一定程度上会抵消部分噪声，使得学习效果更好，模型也能更鲁棒。
5.  多任务学习通过引入不同任务的数据，自然而言有类似的效果。
6.  辅助任务，某些任务所需的参数可以被其他任务辅助训练的更好。

# 多任务学习方法 #

*  分为：hard parameter sharing和soft parameter sharing

## hard parameter sharing ##

无论最后有多少个任务，底层参数统一共享，顶层参数各个模型各自独立。由于对于大部分参数进行了共享，模型的过拟合概率会降低，共享的参数越多，过拟合几率越小，共享的参数越少，越趋近于单个任务学习分别学习。

## soft parameter sharing ##

底层共享一部分参数，自己还有独特的一部分参数不共享；顶层有自己的参数。底层共享的、不共享的参数如何融合到一起送到顶层，也就是研究人员们关注的重点啦。

# 多任务学习改进的方向 #

1.  模型结构设计：哪些参数共享，哪些参数不共享？
2.  MTL的目标loss设计和优化改进
3.  直接设计更合理的辅助任务！

# 注意事项 #

1.  洗掉你的脏数据！
2.  理解你的数据、特征的含义、监督信号是不是对的，是不是符合物理含义的
3.  如果MTL中有个别任务数据十分稀疏，可以直接尝试一下何凯明大神的Focal loss！
4.  仔细分析和观察数据分布，如果某个任务数据不稀疏，但负例特别多，或者简单负例特别多，对负例进行降权/找更难的负例也可能有奇效果哦。

[Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s/2I9iPFP_BkSjSEm7xJiHPQ