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多任务学习可有效提升模型的泛化能力
多任务学习可有效提升模型的泛化能力
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多任务学习有效防止模型过拟合,提升模型的泛化能力。为理解多任务学习对模型泛化能力的提升,首先需要明晰噪音、过拟合、泛化这几个概念。1)噪音:任务学习过程不相关的信息为噪音;2)过拟合:训练出来的模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差的一种现象;3)泛化:模型对新测试集(之前没见过的数据)的适应能力。三者之间的联系是,当把噪声作为有效信息或训练数据集较小时,容易导致模型过拟合,模型过拟合导致模型的泛化能力变差。多任务学习提升模型泛化能力的原因主要有三点:1)训练数据 集更大; 2)多任务之间有一定相关性,多任务学习相当 于隐式数据增强;3)多任务学习的共享模块需要兼顾所有任务,一定程度避免了模型过拟合到单个任务的训练集。
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