
Eine adaptive Gruppenstrategie zur Minimierung des Gruppenrisikos, die die Optimierung über Aufgaben hinweg ausrichtet, indem sie ähnliche Aufgaben basierend auf Aufgabeninteraktionen gruppiert und risikogesteuerte Gruppenindikatoren nutzt.


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Effiziente Gruppierung und Ausrichtung von Aufgaben für Multi-Task-Optimierung


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Durch die Formulierung von Multi-Task-Lernen als Multi-Ziel-Optimierung und die Zerlegung in mehrere skalare Optimierungsteilprobleme, die gemeinsam unter Verwendung eines neuartigen Multi-Task-Gradientenabstiegsverfahrens gelöst werden, kann eine repräsentative Teilmenge von Pareto-optimierten Modellen in einem einzigen Durchlauf gefunden werden.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen durch Multi-Task-Optimierung
