还在苦恼学习效率低下？还在为同时学习多项技能而焦头烂额？是时候解锁学霸隐藏技能——Multi-task learning (多任务学习)啦！
想象一下，你正在苦练说唱，同时也在学习一门新语言🗣️。你会惊喜地发现，学习说唱可以提高你的词汇量和语感，而学习语言又能让你更好地理解音乐背后的文化和情感，简直是双倍快乐，事半功倍！
这就是 Multi-task learning 的精髓：让机器像学霸一样，同时学习多个相关的任务，并利用任务之间的“神秘联系”来提高学习效率和效果！简单来说，就是让机器也体验一把“一心多用”的快感！
共同进步，快乐加倍：多个任务之间通常存在着共性。通过同时学习这些任务，模型可以利用这些共性，互相促进，快速get新技能！
举一反三，学以致用：学习多个任务可以帮助模型更好地理解数据背后的“潜规则”，从而练就“火眼金睛”，在面对新任务时也能轻松应对！
事半功倍，省时省力：相比于分别训练多个“专业选手”，同时训练一个“全能ACE”显然更省时省力，还能节省宝贵的计算资源！
自然语言处理 (NLP)：
情感分析: 一秒读懂你的小心思！判断一段文本的情感倾向（正面、负面或中性）。
命名实体识别: 精准识别文本中的人名、地名、机构名等关键信息，再也不用担心错过重要内容啦！
机器翻译: 打破语言障碍，实现不同语言之间的自由交流！
Multi-task learning可以让模型学习到不同NLP任务之间的语义关联，各个任务的准确率蹭蹭上涨！
计算机视觉 (CV)：
图像分类: 一眼识别图像中的物体类别，从此告别“脸盲症”！
目标定位: 精确定位物体在图像中的位置，玩转“大家来找茬”！
图像分割: 将图像分割成不同的语义区域，像专业设计师一样进行图像处理！
Multi-task learning 可以帮助模型学习更丰富的图像特征，在各项视觉任务中都能独当一面！
Multi-task learning 的核心在于“共享表示”，就像学霸们共享学习笔记一样，多个任务共享模型的一部分参数或特征。常见的 Multi-task learning 模型结构包括：
硬共享模式: 多个任务共享模型的底层参数，例如神经网络的浅层网络，而在顶层使用不同的参数进行“个性化学习”。
软共享模式: 每个任务都有自己的模型参数，但不同任务的模型参数之间存在一定的约束或正则化，鼓励它们学习相似的特征表示，就像学霸们互相监督学习一样。
简单来说，就是设计一个模型，让它能够同时处理多个任务的数据，并在模型结构中共享一些参数或者特征表示。这样，模型就可以在学习不同任务的过程中互相借鉴，共同进步，最终成为真正的“六边形战士”！
事半功倍: 多个任务共享同一个模型，节省训练时间和计算资源，高效又环保！
互相促进: 相关任务之间可以相互提供信息，提高模型的泛化能力和预测精度，真正做到“一箭双雕”！
更贴近现实: 现实世界中的问题往往是多方面的，Multi-task learning 更符合实际应用场景，学以致用，才是王道！
怎么样，看完是不是觉得 Multi-task learning 简直是学习路上的神器？赶紧pick这个技能，开启你的高效学习之旅吧！ 🚀
在自动驾驶等领域大多采用多任务学习，如特斯拉等视觉方案厂商。
- 多任务之间可相互辅助，提高模型表现，高效完成环境感知等任务；
- 多任务之间可充当正则项，提高模型泛化性能；
- 并行完成多项任务相较单独完成多项任务，提高模型推理速度，有利于硬件部署与工业应用生产。
Reference
[1]. 姿态估计/关键点检测
[2]. 自动驾驶场景中多任务案例