ICCV 2019 | 加一個任務路由讓數百個任務同時跑起來，怎麼做到？

作者 | Gjorgji Strezoski, Nanne van Noord, Marcel Worring 譯者 | 中國海洋大學李傑 出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100） 摘要 傳統的多任務（MTL）學習方法依賴於架構調整和大型可訓練參數集來聯合優化多個任務。但是，隨着任務數的增多，體系結構調整和資源需求的複雜性也隨之增加。在本文中，作者引入了一種新方法，該方法在卷積激活層上

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