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insikt - 다중 과제 학습
다양한 전통적, 심층 신경망, 사전 학습 모델 시대를 아우르는 다중 과제 학습의 힘 unleashing
다중 과제 학습은 관련된 여러 과제를 동시에 학습함으로써 과제 간 공유 정보를 활용하여 성능을 향상시킬 수 있는 학습 패러다임이다.
다중 과제 학습을 통한 자연어 처리의 개요
다중 과제 학습은 관련된 여러 과제를 동시에 학습함으로써 개별 과제의 성능을 향상시킬 수 있다.
다중 과제 학습에서 일반적인 패러다임에 도전하기
다중 과제 학습(MTL)의 기본 메커니즘에 대한 이해가 부족한 상황에서, 최근 방법들은 단일 과제 학습(STL) 기준선에 비해 일관된 성능 향상을 보이지 않았다. 이 연구에서는 MTL에서 일반적으로 받아들여지는 패러다임들, 즉 최적화기 선택, 기울기 충돌, 기울기 크기, 그리고 특징의 전이성 등에 대해 도전한다.
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