다중태스크 학습

멀티태스크 학습은 여러 다른 작업을 동시에 학습하고 하나 또는 모든 작업의 성능을 최대화하는 것을 목표로 합니다. 공유된 표현과 자원 활용 최적화를 통해 이 접근법은 모델의 일반화 능력과 효율성을 향상시키고, 과적합 위험을 줄이며, 복잡한 상황에서의 모델 적응력을 강화할 수 있습니다. 멀티태스크 학습은 자연어 처리와 컴퓨터 비전 등의 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.