Multi-task Learning
term_id: multi_task_learning
Category: training_techniques
Definition
Diese Technik nutzt den gemeinsamen induktiven Bias verwandter Aufgaben, um die Lerneffizienz und Leistung zu steigern. Durch das Training eines einzelnen Modells zur Ausführung mehrerer Aufgaben gleichzeitig lernt das Modell eine…
Summary
Multi-task Learning ist ein Machine-Learning-Paradigma, bei dem ein Modell gleichzeitig auf mehreren verwandten Aufgaben trainiert wird, um die Verallgemeinerungsfähigkeit zu verbessern.
Key Concepts
- Geteilte Repräsentation
- Induktiver Bias
- Aufgabeninterferenz
- Verallgemeinerung (Generalization)
Use Cases
- Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. Named Entity Recognition und Parts-of-Speech-Tagging)
- Computer Vision (z. B. Objekterkennung und Segmentierung)
- Spracherkennung und -synthese