Multi-task Learning та багатозадачне навчання

🎓 Архітектури MTL

Hard Parameter Sharing

Концепція: Спільні нижні шари для всіх задач, окремі верхні шари для кожної задачі.

Переваги: Простий, ефективний, добре працює для пов'язаних задач.

Недоліки: Може бути обмеженим для дуже різних задач.

Soft Parameter Sharing

Концепція: Окремі шари для кожної задачі, але з регуляризацією для подібності.

Переваги: Більш гнучкий, дозволяє різні архітектури.

Недоліки: Складніший, потребує налаштування регуляризації.

Task-specific Heads

Концепція: Спільний encoder (shared representation), окремі heads для кожної задачі.

Переваги: Баланс між спільністю та специфічністю.

Застосування: Найпоширеніший підхід для MTL.

🔧 Loss Weighting

Equal Weighting

Концепція: Однакові ваги для всіх задач. Простий, але може бути неоптимальним.

Використання: Коли задачі подібні за складністю та важливістю.

Uncertainty Weighting

Концепція: Автоматичне налаштування ваг на основі невизначеності задач.

Переваги: Адаптивний, балансує задачі автоматично.

Gradient Normalization

Концепція: Нормалізує градієнти задач для балансування.

Переваги: Запобігає домінуванню однієї задачі.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: MTL для Computer Vision

Задачі: Object detection + segmentation.

Архітектура: Shared CNN encoder, окремі heads для detection та segmentation.

Навчання: Навчити обидві задачі разом. Балансувати losses.

Оцінка: Порівняти з single-task baseline.

Приклад 2: MTL для NLP

Задачі: Sentiment analysis + NER.

Архітектура: Shared BERT encoder, окремі heads для sentiment та NER.

Навчання: Навчити обидві задачі разом. Використати uncertainty weighting.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Multi-task Learning: навчання кількох задач разом

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.