マルチタスク学習

マルチタスク学習は、複数の異なるタスクを同時に学習し、それらのタスクの性能を1つまたは全て向上させる手法です。表現の共有とリソース利用の最適化により、このアプローチはモデルの汎化能力と効率性を向上させ、過学習のリスクを低減し、複雑な状況でのモデルの適応性を高めることができます。マルチタスク学習は自然言語処理やコンピュータビジョンなどの分野で大きな応用価値を持っています。