译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…
Understanding, generalisation, and transfer learning in deep neural networks FEBRUARY 27, 2017   This is the first in a series of posts looking at the ‘top 100 awesome deep learning papers.’ Deviating from the normal one-paper-per-day format, I’ll ta…
The unstable gradient problem: The fundamental problem here isn't so much the vanishing gradient problem or the exploding gradient problem. It's that the gradient in early layers is the product of terms from all the later layers. When there are many…
https://cloud.tencent.com/developer/article/1118159 http://ruder.io/multi-task/ https://arxiv.org/abs/1706.05098 两种深度学习 MTL 方法 1.Hard 参数共享 在实际应用中,通常通过在所有任务之间共享隐藏层,同时保留几个特定任务的输出层来实现. 共享 Hard 参数大大降低了过拟合的风险.这很直观:我们同时学习的工作越多,我们的模型找到一个含有所有任务的表征就越困难,而过拟合我们…
Deep Neural Network Getting your matrix dimention right 选hyper-pamameter 完全是凭经验 补充阅读: cost 函数的计算公式: 求导公式…
1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…
Imagine you're an engineer who has been asked to design a computer from scratch. One day you're working away in your office, designing logical circuits, setting out AND gates, OR gates, and so on, when your boss walks in with bad news. The customer h…
第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到. 对于给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络,所以先去尝试逻辑回归,尝试一层然后两层隐含层, 然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数,然后再保留交叉验证数据上 评估,或者用开发集来评估. 一些符号注意: 用 L 表示层数,上图5hidden layers :…
Week 4 Quiz - Key concepts on Deep Neural Networks(第四周 测验 – 深层神经网络) \1. What is the "cache" used for in our implementation of forward propagation and backward propagation?(在实现前向传播和反向传播中使用的"cache"是什么?) [ ]It is used to cache the interme…
Understand the key computations underlying deep learning, use them to build and train deep neural networks, and apply it to computer vision. 学习目标 See deep neural networks as successive blocks put one after each other Build and train a deep L-layer Ne…