Multi-task lärande i Convolutional Networks har visat anmärkningsvärd framgång inom området erkännande. Denna framgång kan till stor del tillskrivas lärandet om gemensamma representationer från flera tillsynsuppgifter. Befintliga multi-task metoder bygger dock på att räkna upp flera nätverksarkitekturer som är specifika för de uppgifter som finns, som inte generaliseras. I detta dokument föreslår vi en principiell strategi för att lära sig gemensamma representationer i ConvNets med hjälp av lärande med flera uppgifter. I synnerhet föreslår vi en ny delningsenhet: "cross-stitch" enhet. Dessa enheter kombinerar aktiveringarna från flera nätverk och kan tränas end-to-end. Ett nätverk med cross-stitch enheter kan lära sig en optimal kombination av delade och uppgiftsspecifika representationer. Vår föreslagna metod generaliserar över flera uppgifter och visar dramatiskt förbättrad prestanda jämfört med baslinjemetoder för kategorier med få träningsexempel.
Misra m.fl. REF föreslår ett tvärstitch-nätverk för MTL för att lära sig en optimal kombination av delade och uppgiftsspecifika representationer.
Cross-Stitch Networks for Multi-task Learning
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}