Många djupt lärande tillämpningar drar nytta av multitask lärande med flera regressions- och klassificeringsmål. I detta dokument konstaterar vi att dessa systems prestanda är starkt beroende av den relativa viktningen mellan varje uppgifts förlust. Att anpassa dessa vikter för hand är en svår och dyr process, vilket i praktiken gör det omöjligt att lära sig flera uppgifter. Vi föreslår en principiell strategi för djupinlärning med flera uppgifter som väger flera förlustfunktioner genom att ta hänsyn till den homocedastiska osäkerheten i varje uppgift. Detta gör att vi samtidigt kan lära oss olika mängder med olika enheter eller skalor i både klassificerings- och regressionsinställningar. Vi demonstrerar vår modellinlärning per pixeldjup regression, semantisk och exemplationssegmentering från en monokulär ingångsbild. Kanske överraskande, vi visar vår modell kan lära sig multi-task vikter och överträffa separata modeller tränas individuellt på varje uppgift.
Tidigt arbete REF använde homocedastisk osäkerhet för varje uppgift för att väga förlusterna.
Multi-task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}