什么是多任务学习

多任务学习之所以有效，是因为要求算法在相关任务上表现良好所引入的正则化，可能优于通过惩罚所有复杂性来防止过拟合的正则化。如果任务共享显著的共同特征并且通常略有欠采样，采用多任务学习方法可能会带来显著的助力作用。然而，研究表明，即使对于不相关的任务，结合不相关任务也可能比标准多任务学习方法带来显著改进。这是因为关于任务相关性的先验知识可以导致每个任务组的更稀疏、更具信息量的表示，从本质上通过筛选掉数据分布的特殊性。

多任务学习的关键挑战是如何将来自多个任务的学习信号组合到单个模型中，这可能取决于不同任务之间的一致性或矛盾程度。解决这一问题的方法包括任务分组和重叠，其中可以根据任务的相关性在任务之间选择性地共享信息。

多任务学习已被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。通过在相关任务之间共享知识，多任务学习可以提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险，并提高数据利用效率。

多任务学习要求算法在相关任务上均能实现优异的表现，这种正则化效果往往优于简单地惩罚复杂度。当任务之间存在显著共性且数据略显不足时，这种正则化效果尤为明显。

与分别训练任务模型相比，多任务学习能够提高每个任务模型的学习效率和预测准确性。这是因为并行学习多个任务时，任务之间共享表示，从而相互促进。

研究表明，多任务学习甚至对于无关任务也是有益的。通过在每个任务组内促进共享低维表示，可以比标准多任务学习方法取得显著改进。

同时开发多个任务的共享表示，与知识迁移形成对比，后者涉及预先训练模型用作特征提取器或初始化不同任务的模型。

扩展了多任务学习和知识迁移到非静态环境，允许学习者从他人以前的经验中获益，快速适应新环境。

同时训练相关任务有时会比单一任务模型表现更差，对此，研究人员提出了缓解这种"负迁移"问题的技术，如在任务组内优先共享低维表示。

即使对于使用相同输入数据的无关任务，多任务学习也有益处，因为它可以通过筛选数据分布的特殊性来产生更稀疏、更具信息量的表示。