다중 작업 학습

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본 논문에서는 심층 신경망의 일반화 능력을 향상시키기 위해 다중 작업 학습 (MTL) 에서 작업 기반 평평한 최소값을 탐색하는 새로운 학습 방법론을 제안합니다.

ResFlow는 잔여 연결을 통해 작업 네트워크 간에 효율적인 정보 공유를 가능하게 하여, 특히 데이터 sparisity가 높은 전자상거래 환경에서 기존 다중 작업 학습 방법보다 우수한 성능과 적응성을 보이는 경량 프레임워크입니다.

다중 작업 학습은 특히 작업이 다양하고 관련성이 없더라도 단일 작업 학습과 비교하여 ReLU 신경망이 학습하는 함수의 특성을 크게 변화시킬 수 있으며, 다중 작업 솔루션과 커널 방법 간의 새로운 연결을 보여줍니다.

본 논문에서는 다중 작업 학습(MTL)에서 작업 간의 정보 교환을 향상시키는 새로운 교차 작업 주의 메커니즘(xTAM)을 제안하고, 이를 활용하여 의미론적 분할, 깊이 추정, 표면 법선 추정과 같은 여러 컴퓨터 비전 작업에서 성능 향상을 달성했습니다.

다중 출력 신경망의 핵심 특성과 가중치 감쇠의 관계를 탐구하며, 다중 작업 학습과 네트워크 압축에 대한 새로운 통찰을 제공합니다.

다중 작업 학습을 통해 확산 훈련 속의 최소-SNR 가중 전략이 빠른 수렴 속도와 우수한 성능을 제공한다.

이미지 캡션 및 물체 감지를 위한 Transformer 기반 다중 작업 학습의 효과적인 활용

전자 건강 기록을 활용한 공동 질병 예측을 위한 자동화된 다중 작업 학습의 효율성과 성능 향상

약하게 지도된 다중 작업 학습은 암 조직학에서 생체 표지자 예측을 향상시킵니다.

자율 주행 시스템에서 실시간 처리의 중요성과 다중 작업 학습의 효과적인 활용

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