Genom att dela information mellan flera uppgifter kan al gorithms uppnå goda generaliseringsresultat även från små mängder träningsdata. Men i ett realistiskt scenario med lärande med flera uppgifter är inte alla uppgifter lika försenade till varandra, och därför kan det vara fördelaktigt att överföra information endast mellan de mest relaterade uppgifterna. I detta arbete föreslår vi ett tillvägagångssätt som behandlar mul tiple uppgifter i en sekvens med delning mellan efterföljande uppgifter i stället för att lösa alla uppgifter gemensamt. Därefter tar vi upp frågan om läroplansinlärning av uppgifter, dvs. Att hitta den bästa ordningen av uppgifter att lära sig. Vårt tillvägagångssätt är baserat på ett generaliseringsbundet kriterium för att välja den uppgiftsordning som optimerar den genomsnittliga förväntade klassi ficeringsprestandan över alla uppgifter. Våra experimentella resultat visar att lärande av flera relaterade uppgifter i följd kan vara mer effektivt än att lära dem gemensamt, den ordning i vilken uppgifterna löses påverkar den totala perfor mance, och att vår modell automatiskt kan upptäcka en gynnsam ordning av uppgifter.
Nyligen, Pentina et al. REF utgör läroplanslärande i en inlärningsmiljö med flera arbetsuppgifter, där delning endast sker mellan följande uppgifter.
Curriculum learning of multiple tasks
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}