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人工智能完整词典
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硬参数共享
一种多任务学习方法，其中网络的较低层在所有任务之间共享，而只有较高层是针对每个任务特定的。
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软参数共享
一种技术，其中每个任务都有自己的模型和参数，但应用了正则化来鼓励不同任务模型的参数之间的相似性。
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跨任务正则化
一种正则化方法，它利用源任务的知识来约束和改进目标任务的学习，从而减少过拟合。
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任务特定层
在多任务架构中，专用于特定任务的神经层，在受益于较低层共享表示的同时，实现了专业化。
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多头架构
一种神经网络结构，具有一个共享的通用主干和多个专门的预测头，每个预测头都针对多任务环境中的不同任务进行了优化。
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共享表示学习
学习潜在表示的过程，这些表示同时捕获对多个任务有用的特征，从而最大化任务间的知识迁移。
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任务关系建模
一种旨在明确量化和利用不同学习任务之间关系的技术，以优化表示的共享并提高整体性能。
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渐进式神经网络
一种架构，其中为新任务添加新的神经列，同时保留到先前任务列的横向连接，从而避免灾难性遗忘。
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Transferability Analysis
对在源任务上学习到的特征能够有效迁移到不同但相关的目标任务的能力进行定量评估。
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Task Uncertainty Weighting
一种多任务优化方法，它根据每个任务的同方差不确定性自动加权其损失，从而在任务之间平衡学习。
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Task Clustering
一种将相似任务分组到簇中以优化表示共享的方法，从而在相关任务组内实现更有效的迁移。
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Multi-Modal Transfer Learning
迁移学习的扩展，其中知识在不同的数据模态（文本、图像、音频）之间迁移，以丰富共享的表示。
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