Core Concepts
다중 작업 학습과 L1 정규화를 결합한 방법은 평균 및 최악의 그룹 성능을 향상시킬 수 있습니다.
Abstract
다중 작업 학습은 모델의 평균 성능을 향상시키는 데 일반적으로 사용되는 전략입니다.
이 연구는 다중 작업 학습이 최악의 그룹 결과에 미치는 영향을 탐구합니다.
L1 정규화와 자가 지도 학습 목표를 결합한 방법은 최악의 그룹 정확도를 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
Stats
다중 작업 학습은 평균 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.
L1 정규화는 최악의 그룹 정확도를 개선하는 데 효과적입니다.
Quotes
"다중 작업 학습은 모델의 평균 성능을 향상시키는 데 일반적으로 사용되는 전략입니다."
"이 연구는 다중 작업 학습이 최악의 그룹 결과에 미치는 영향을 탐구합니다."