Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics

論文：https://arxiv.org/abs/1705.07115v3 1 問題引出 多任務聯合學習可以提升各任務的學習效果，因爲多任務可以共享數據集、共享低層特徵。但多任務聯合學習時，該如何對各子任務的損失函數進行加權才能取得最優的訓練效果，這是本文所關心的問題。 本文中作者提出的多任務如下圖所示： 對各任務的損失確定加權係數 w i w_i wi​可以有多種方式，把這些係數作爲超參數進行調

>>阅读原文<<