Survey | 多任務學習綜述
作者 | 塗心琪 指導 | 曾湘祥教授 單位 | 湖南大學 研究方向 | 多任務學習，生物信息學 1.簡介 深度學習模型通常需要大量有標籤數據才能訓練出一個優良的分類器。但是，包括醫學圖像分析在內的一些應用無法滿足這種數據要求，因爲標註數據需要很多人力勞動。在這些情況下，多任務學習（MTL）可以通過使用來自其它相關學習任務的有用信息來幫助緩解這種數據稀疏問題。 微衆銀行首席智能官、香港科技大學講座
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