【論文筆記】多任務學習（Multi-Task Learning）

1. 前言 　　多任務學習（Multi-task learning）是和單任務學習（single-task learning）相對的一種機器學習方法。在機器學習領域，標準的算法理論是一次學習一個任務，也就是系統的輸出爲實數的情況。複雜的學習問題先被分解成理論上獨立的子問題，然後分別對每個子問題進行學習，最後通過對子問題學習結果的組合建立複雜問題的數學模型。多任務學習是一種聯合學習，多個任務並行學習

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