在同一张图中构建多个模型

是指在机器学习领域中，使用图模型（Graph Model）来同时构建多个模型的方法。图模型是一种用于表示和处理复杂关系的图结构，其中节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。

构建多个模型的优势在于可以同时处理多个相关任务，提高模型的效率和准确性。同时，通过共享底层特征表示，可以减少计算和存储资源的消耗。

应用场景：

1. 多任务学习（Multi-Task Learning）：在同一张图中构建多个模型可以同时解决多个相关任务，如图像分类、目标检测和语义分割等。
2. 迁移学习（Transfer Learning）：通过在同一张图中构建多个模型，可以将已经学习到的知识迁移到新任务中，提高模型在新任务上的表现。
3. 联合训练（Joint Training）：将多个相关任务的数据和标签结合在一起，通过在同一张图中构建多个模型，可以共享底层特征表示，提高模型的泛化能力。

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