Mehraufgabenlernen

Multi-task Learning zielt darauf ab, mehrere verschiedene Aufgaben gleichzeitig zu lernen und die Leistung einer oder aller dieser Aufgaben zu maximieren. Durch das Teilen von Repräsentationen und die Optimierung der Ressourcennutzung kann dieser Ansatz die Generalisierungsfähigkeit und Effizienz des Modells verbessern, das Überanpassungsrisiko reduzieren und die Anpassungsfähigkeit des Modells in komplexen Szenarien erhöhen. Multi-task Learning hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie der Natürlichen Sprachverarbeitung und der Computer Vision.