[翻译]Learning Multiple Tasks with Deep Relationship Networks
Abstract 受过大规模数据训练的深度网络可以学习可转移的特性，以促进学习多种任务。随着深度特征最终从一般到特定的深度网络的转换，一个根本的问题是如何利用不同任务之间的关系，并提高特定任务层的特性可转移性。本文提出了在深层卷积神经网络中，基于新颖的张量先验的深度关系网络（DRN），在多任务特定层的参数张量上发现任务关系。通过联合学习可转移的特性和任务关系，DRN能够缓解在特征层中负转移的困境和
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