
다중 과제 학습은 관련된 여러 과제를 동시에 학습함으로써 과제 간 공유 정보를 활용하여 성능을 향상시킬 수 있는 학습 패러다임이다.


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다양한-전통적-심층-신경망-사전-학습-모델-시대를-아우르는-다중-과제-학습의-힘-unleashing


다양한 전통적, 심층 신경망, 사전 학습 모델 시대를 아우르는 다중 과제 학습의 힘 unleashing


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다중 과제 학습은 관련된 여러 과제를 동시에 학습함으로써 개별 과제의 성능을 향상시킬 수 있다.


다중-과제-학습을-통한-자연어-처리의-개요


다중 과제 학습을 통한 자연어 처리의 개요



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.


다중-과제-학습에서-일반적인-패러다임에-도전하기


다중 과제 학습에서 일반적인 패러다임에 도전하기
