多任务学习“DEEP MULTI - TASK REPRESENTATION LEARNING : A TENSOR FACTORISATION APPROACH”
多任务深度学习结构通常是一个黑科技，由设计者决定哪些层共享。论文在深度网络的每一层学习任务间的共享结构，基于矩阵分解泛化技术进行tensor分解，实现端到端的深度网络信息共享。该方法可以用于同类和不同类的多任务学习。 由设计者定义的深度多任务网络通常在浅层共享，之后分叉成多个分离的层，每个任务都有损失函数。设计者通常需要明确共享结构：有多少个特定任务层，多少个任务不相干层，如果设计共享结构等问题。
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