杨强教授在本文中对MTL进行了研究总结，根据任务的性质，MTL被分类成多任务监督学习、多任务无监督学习、多任务主动学习、多任务强化学习、多任务在线学习和多任务多视角学习，杨强教授总结了每一类中的代表性方法...4.多任务无监督学习 多任务无监督学习的训练集仅由数据样本构成，其目标是挖掘数据集中所包含的信息。...5.多任务半监督学习及多任务自主学习 多任务半监督学习能够利用未标记数据中包含的几何信息，多任务自主学习目的是选择有代表性的无标记数据查询预示，二者均可利用未标记数据中包含的有用信息来进一步提高MTL的性能...，常见模型有半监督多任务学习、多任务自主学习和半监督多任务自主学习模型。...7.多任务多视角学习 多视角学习假设每个数据点与多组特征相关联,其中每个集合对应一个视角,并且它通常利用包含在多个视角中的信息来执行监督或非监督任务，多任务多视角学习是将多视角学习扩展到多任务设置，其中每个任务都是一个多视角学习问题
由于CTR任务的训练样本量要大大超过CVR任务的训练样本量，ESMM模型中特征表示共享的机制能够使得CVR子任务也能够从只有展现没有点击的样本中学习，从而能够极大地有利于缓解训练数据稀疏性问题 损失函数由两部分组成
在机器学习中，我们通常致力于针对单个任务，也就是优化单个指标。但是多任务学习(MTL)在机器学习的许多应用中都取得了成功，从自然语言处理和语音识别到计算机视觉和药物发现。...特斯拉的讲演中详细的说明这个模型（youtube：v=3SypMvnQT_s） 多任务学习项目 在本文中，我们将介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。...loss.backward() optimizer.step() total_training_loss += loss 这样我们最简单的多任务学习的流程就完成了...关于损失的优化 多任务学习的损失函数，对每个任务的损失进行权重分配，在这个过程中，必须保证所有任务同等重要，而不能让简单任务主导整个训练过程。...Dynamic Weight Average），使得权重分配更加合理，大概的意思是每个任务首先计算前个epoch对应损失的比值，然后除以一个固定的值T，进行exp映射后，计算各个损失所占比 最后如果你对多任务学习感兴趣
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.02257.pdf 之前讲过了多任务学习，如简单的shared bottom，都存在一个问题：多个任务的loss如何融合？...简单的方式，就是将多个任务的loss直接相加： 但实际情况是，不同任务loss梯度的量级不同，造成有的task在梯度反向传播中占主导地位，模型过分学习该任务而忽视其它任务。
本文作者提出 ESMM 算法，通过定义新型多任务联合训练的方式，以全新的视角对 CVR 进行建模。 通过淘宝推荐系统的实验表明，ESMM 的性能明显优于其他算法。...ESMM 是怎样多任务训练的，又是如何联合训练的？ 带着问题，我们来阅读以下内容。...ESMM 借鉴多任务学习的思想，将模型分为左右两个模块，左边是我们需要的 CVR 模块，右边是 CTR 和 CTCVR 辅助训练模块，恰当的引入了用户操作的顺序性，同时消除了 CVR 建模出现的两个问题...return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op) Conclusion 一句话总结：作者提出了一种用于 CVR 建模的多任务联合训练方法...此外，ESMM 模型中子网络也可以替换成其他更先进的模型，从而吸收其他模型的优势，进一步提升学习效果。 References Ma X, Zhao L, Huang G, et al.
论文：https://arxiv.org/pdf/2001.06782.pdf 在多任务学习中，由于不同任务梯度之间的更新方向不同，两个梯度在方向上存在冲突，从而导致一个不同任务之间的更新梯度存在冲突。...在一系列具有挑战性的多任务监督和多任务 RL 问题上，这种方法在效率和性能方面取得了实质性的进展。
多任务模型通过学习不同任务的联系和差异，可提高每个任务的学习效率和质量。 多任务学习的的框架广泛采用 shared-bottom 的结构，不同任务间共用底部的隐层。...也有一些其他结构，比如两个任务的参数不共用，但是通过对不同任务的参数增加 L2 范数的限制；也有一些对每个任务分别学习一套隐层然后学习所有隐层的组合。...如图，a） 是最原始的多任务学习模型 b） 是加入单门（one gate）的MoE layer的多任务学习模型， 其中： k 表示k个任务； n 表示n个expert network
在具有独立于上下文的前馈权重的生物物理学现实神经元模型网络中，我们证明了对细树突的调制输入可以使用 Hebb 误差调制学习规则解决线性不可分学习问题。...我们发现确实可以学习从调制层提取有用信息的前馈权重，因为多任务性能随着网络深度的增加而增加。...这反过来又允许网络通过仅适应调制突触来学习新任务，并启发我们思考是否存在前馈权重的无监督学习原则，这些原则通过神经元特定调制支持多任务学习。...最后，我们展示了上下文调制表示通过为对比学习提供一种数据增强形式来促进跨处理层层次结构的自我监督学习，这种形式允许更深的处理层提取一般的高级特征，而无需错误 跨层反向传播。...因此，我们测试了我们的具有神经元特定调制的框架是否能够有效地利用先验知识，这些知识编码在学习到的前馈权重中。我们在 47 个任务的子集上训练共享参数，并通过专门调整特定于任务的参数来学习其余任务。
在多任务学习中，你开始就使用一个神经网络同时做几个任务，并且希望这些任务里的每一个都可以帮助到其他的任务。 ? 如上图，你需要同时检测行人、车辆、停止标志、交通信号灯。...多任务学习的网络结构 ? 重点在最后一层，有四个神经元。输出yhaty^{hat}yhat是一个4*1的vector。...它跟softmax regression的区别在于，softmax regression只给一个图像输出一个标签，而多任务学习给一个图像输出了多个标签(如本例4*1向量中有四个标签)。...什么时候使用多任务学习 ? 在一系列任务上进行训练，它们有共享的底层特征，这使得任务之间相互获益。 常见用例：你每个任务的数据量过小。 你可以训练一个足够大的网络使得它在所有的任务上都表现良好。...关键点在于，你的网络必须足够大，在这个条件下多任务学习才不会对总体性能产生有害影响。 实践中，多任务学习比迁移学习用得少得多。
作者：阿泽 基于神经网络的多任务学习已经过成功应用内许多现实应用中，比如说之前我们介绍的阿里巴巴基于多任务联合学习的 ESMM 算法，其利用多任务学习解决了 CVR 中样本选择偏差和样本稀疏这两大问题，...1.Introduction 这一节主要介绍一些基础知识和背景，包括多什么是任务学习和多任务学习的挑战。...一般来说，优化多个损失函数就等同于进行多任务学习（与单任务学习相反）。 本篇文章，包括之前的 ESMM 都是属于带有辅助任务的多任务学习。...作者给出相关性不同的数据集上多任务的表现，其也阐述了，相关性越低，多任务学习的效果越差： ? 其实，在实际过程中，如何去识别不同任务之间的相关性也是非常难的： ?...4.Conclusion 总结：作者提出了一种新颖的多任务学习方法——MMoE，其通过多个 Gate 网络来自适应学习不同数据在不同任务下的与专家子网的权重关系系数，从而在相关性较低的多任务学习中取得不错的成绩
当然不仅仅是NLP和推荐系统，最近CV和强化学习使用多任务学习进行创新的研究也是非常多的，但由于笔者对于CV和强化学习的多任务学习理解太浅，本文在谈多任务学习的时候更多会用NLP和推荐系统中的模型来举例和分析...多任务学习为什么活跃在各个AI领域？ 3. 多任务学习改进的方向在哪里？ 4. 多任务学习在实际使用的时候有什么技巧和注意事项？...多任务学习（multi task learning）：简单来说有多个目标函数loss同时学习的就算多任务学习。...这么多任务既可以每个任务都搞一个模型来学，也可以一个模型多任务学习来一次全搞定的。 ? 1 多任务学习为什么活跃在各个AI领域：CV、NLP、推荐系统、强化学习？...虽然说适合多个领域，但如果各个领域不需要多任务学习，多任务学习也不会出现在个大AI领域了，既然多个任务可以通过拆解为多个子任务来学习，为什么还需要这个多任务学习呢？ 2.2 为什么需要？
这个方法就是我们今天要谈论的主题-多任务学习(MTL)。 所以如何判定是不是多任务学习呢？...为什么多任务学习会有效？举个例子，一个模型已经学会了区分颜色，如果直接把这个模型用于蔬菜和肉类的分类任务呢？模型很容易学到绿色的是蔬菜，其他更大概率是肉。正则化算不算多任务？...多任务学习能提效，主要是由于以下几点原因: 隐式数据增强：每个任务都有自己的样本，使用多任务学习的话，模型的样本量会提升很多。...而且数据都会有噪声，如果单学A任务，模型会把A数据的噪声也学进去，如果是多任务学习，模型因为要求B任务也要学习好，就会忽视掉A任务的噪声，同理，模型学A的时候也会忽视掉B任务的噪声，因此多任务学习可以学到一个更精确的嵌入表达...多任务学习可以帮助模型聚焦到有用的特征上，因为不同任务都会反应特征与任务的相关性。
这个方法就是我们今天要谈论的主题-多任务学习(MTL)。 所以如何判定是不是多任务学习呢？...多任务学习能提效，主要是由于以下几点原因: 隐式数据增强：每个任务都有自己的样本，使用多任务学习的话，模型的样本量会提升很多。...而且数据都会有噪声，如果单学A任务，模型会把A数据的噪声也学进去，如果是多任务学习，模型因为要求B任务也要学习好，就会忽视掉A任务的噪声，同理，模型学A的时候也会忽视掉B任务的噪声，因此多任务学习可以学到一个更精确的嵌入表达...多任务学习可以帮助模型聚焦到有用的特征上，因为不同任务都会反应特征与任务的相关性。...多任务深度学习模型 ?
作者 | Kajal Gupta 编译 | 聂震坤 作为机器学习下的一个分支，多任务学习的目标是让机器能同时处理多个任务。机器同时学习两个任务，而这两个任务又有助于学习其他任务。...进行多任务学习的四个步骤 创建数据集 建立神经网络架构 定义多任务丢失功能 训练 提出问题 为了执行这个任务，可提出一个简单的问题陈述：假设你想预测一朵花（玫瑰或雏菊）的类型以及它的颜色（红色，粉红色或白色...为了定义这个架构，我在TensorFlow中定义了SqueezeNet_v1.1体系结构，并修改了最后一层以执行多任务学习。...一旦完成，便可以开始多任务培训。 总结 在这篇文章中，笔者通过使用非常简单的问题来实现深度神经网络进行多任务学习。它可以推广到更复杂的问题，如识别面部表情和确定人脸特征。...当要使用相同的网络执行类似的任务时，多任务学习是有帮助的。与不同的模型进行预测相比，这不仅减少了训练时间，而且减少了推理时间。
此外，作者引入了一个新的反应数据集USPTO_500_MT，用于多任务处理。...表5 反应产率预测结果[1] 任务5：多任务预测 在验证T5Chem模型能够在单个任务中实现与其他基于序列的模型相当或更好的性能后，作者使用新准备的USPTO_500_MT数据集进行了多任务实验，以证明...T5Chem模型的多任务处理能力和可迁移性。...此外，作者引入新的数据集USPTO_500_MT 用于化学反应的多任务机器学习，包括正向反应预测、单步逆合成反应预测、反应试剂预测、反应类型预测分类(500种)和反应产率预测。...结果表明，使用多任务训练的T5Chem模型具有更强的鲁棒性，可以从相关任务的互相学习中受益。
多任务学习的构建原则 理解建模任务之间的相关性，以构建合适的多任务方案。 同时对多个任务的模型参数进行联合学习以挖掘不同任务的共享信息。...除了一般处理多任务都是一个可学习的alpha来控制外，本篇文章将整理几篇多任务学习的论文。 Single-Level MTL Models 单层主要有以下几种方式： ?...这篇文章是对多任务学习的一个扩展，通过门控网络的机制来平衡多任务。所谓“平衡”是因为多任务学习中有个问题就是如果子任务之间的差异性太大了，多任务模型的效果会很差，那么如何平衡不同的任务呢？...2，多任务学习逐步更新 ERNIE 模型。 「序列性多任务学习」。使模型能够学习到词汇，语法，语义信息。...不同于持续学习和多任务学习，序列多任务学习在引入新的训练任务时，先利用之前学习到的参数对模型进行初始化，再同时训练新任务和旧任务。 「定制和引入了多种预训练任务」。
什么是多任务模型：多任务学习旨在构建单个模型来同时学习多个目标和任务。 如同时预测新闻的ctr和阅读时长，电商场景的ctr和购买转化率。 但是，通常任务之间的关系会极大地影响多任务模型的预测质量。...即传统的多任务模型对任务关系比较敏感。文中3.2-3.3小节进行实验得出结论。...二、相关工作 文中阐述多任务学习的框架主要采用 shared-bottom结构，即不同任务共用下层的隐藏层，再通过建立顶部不同的塔，来对应不同的任务。...在多任务学习情况下灵活的进行参数共享是具有优势的。...如果单独训练，每个任务的模型需要学习数十亿个参数。因此，与单独学习多个目标相比，Shared-Bottom架构具有更小模型尺寸的优势。事实上这种Shared-Bottom模型已经在生产中使用。
A Multitask Ranking System 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3298689.3346997 不了解MMoE的小伙伴可以参考我之前的文章：多任务学习经典品读...如何有效地学习减少此类偏差是也是一个需要解决的问题。...从而避免多任务优化冲突问题。 针对问题2，在主模型中添加shallow tower。 针对于偏差单独建模。...多任务就是两类目标的互相组合。分类问题设置loss为交叉熵，回归问题设置loss为平方损失。...其中的各位置的ctr情况为下图7： 模型学习到了每个位置的偏差，越靠下位置，position bias消除的越好。说明shallow tower在position bias消除方面有效果。
当不同的学习任务之间较为相关时，多任务学习可以通过任务之间的信息共享，来提升学习的效率。...但任务之间的相关性并不强，多任务学习可能带来负迁移（negative transfer）跷跷板现象，相关性不强的任务之间的信息共享会影响网络的表现。...腾讯视频提出CGC，其实就是在MMOE（参阅：《多任务学习——【KDD 2018】MMoE》）的基础上加上Customized Sharing： 每个任务除了有共享的Experts，还有独有的Experts
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