Neurala nätverk modeller har visat sina lovande möjligheter till lärande med flera uppgifter, som fokuserar på att lära sig de gemensamma skikten för att extrahera de gemensamma och uppgiftsinvarianta funktionerna. I de flesta befintliga strategier är emellertid de utvunna gemensamma funktionerna benägna att bli förorenade av uppgiftsspecifika egenskaper eller det buller som orsakas av andra uppgifter. I detta dokument föreslår vi ett kontradiktoriskt ramverk för lärande med flera uppgifter, som gör det lättare för de gemensamma och privata latenta utrymmena att blanda sig i varandra. Vi utför omfattande experiment på 16 olika textklassificeringsuppgifter, vilket visar fördelarna med vårt tillvägagångssätt. Dessutom visar vi att den gemensamma kunskap som vi lärt oss av vår föreslagna modell kan betraktas som kunskap utanför hyllan och lätt överföras till nya uppgifter. Datauppsättningarna för alla 16 uppgifterna finns tillgängliga för allmänheten på http://nlp.fudan. Edu.cn/uppgifter/
Liu m.fl. Föreslagna adversariella multi-task lärande som lindrar de delade och privata latenta funktioner utrymmen från att störa varandra REF.
Adversarial Multi-task Learning for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}