Multi-task Learning та багатозадачне навчання

🎓 Архітектури

Hard Parameter Sharing

Концепція: Спільний encoder для всіх задач, task-specific heads.

Переваги: Ефективний, простий, добре працює.

Недоліки: Менш гнучкий.

Soft Parameter Sharing

Концепція: Окремі моделі з regularization для подібності.

Переваги: Більш гнучкий.

Недоліки: Більше параметрів.

Task-specific Adapters

Концепція: Спільна основа, легкі адаптери для задач.

Переваги: Ефективний, гнучкий.

Застосування: Fine-tuning, transfer learning.

🔧 Методи

Loss Weighting

Equal: Рівні ваги для всіх задач.

Uncertainty: Ваги на основі uncertainty.

Gradient-based: Ваги на основі gradients.

Task Scheduling

Концепція: Послідовність навчання задач.

Методи: Round-robin, curriculum learning.

Мета: Оптимізація навчання.

Negative Transfer Prevention

Проблема: Непов'язані задачі можуть заважати.

Рішення: Task selection, gradient surgery, task dropout.

Мета: Уникнути negative transfer.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Multi-task Learning для NLP

Архітектура: Спільний BERT encoder, task-specific heads.

Задачі: NER, POS tagging, sentiment.

Навчання: Навчити з weighted loss.

Оцінка: Перевірити performance на кожній задачі.

Приклад 2: Hard Parameter Sharing

Encoder: Створити спільний encoder.

Heads: Додати task-specific heads.

Loss: Комбінувати losses з вагами.

Навчання: Навчити на всіх задачах одночасно.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Multi-task Learning: навчання кількох задач

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.