Multitask-Optimierung
term_id: multitask_optimization
Category: training_techniques
Definition
Die Multitask-Optimierung beinhaltet das Training eines einzelnen Modells, um mehrere unterschiedliche, aber verwandte Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen. Durch das Teilen von Zwischendarstellungen über die Aufgaben hinweg kann das Modell generalisiertere Merkmale lernen.
Summary
Eine Trainingsstrategie, bei der ein Modell optimiert wird, um mehrere verwandte Aufgaben gleichzeitig auszuführen.
Key Concepts
- Geteilte Darstellung
- Aufgabenspezifische Köpfe
- Gradientenbalancierung
- Transferlernen
Use Cases
- Gemeinsame Objekterkennung und Segmentierung
- Multilabel-Klassifizierung
- Spracherkennung und Sprachmodellierung