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发布日期:2019年8月13日
学术报告-对抗式多任务学习

      对抗式多任务学习是针对普通的多任务学习模型在共享特征提取时,可能会被特定任务的特定特征所污染的问题所提出的,提出了一种Shared-Private Model,定义了共享与私有两个特征空间,训练时沿用生成式对抗网络的思想以及正交约束减轻了私有与共享特征空间中的冗余特征。可以应用于多种场景的特征去噪问题。

附件-对抗式多任务学习.pdf