✅Как понять, какие задачи можно эффективно объединить в мультизадачную модель
Ключевой критерий — наличие общей структуры или схожих признаков между задачами.
🔍Хорошие кандидаты для мультизадачного обучения: — Задачи, основанные на одинаковых входных данных (например, текст, изображения). — Задачи, требующие похожего понимания структуры (например, синтаксического или семантического анализа в NLP). — Задачи, где одна может обогащать представление для другой (например, часть речи ↔️ определение сущностей).
📌Пример: В NLP можно объединить задачи классификации тональности, распознавания именованных сущностей и анализа зависимостей — они все используют текст и извлекают структурированную информацию.
🚫Плохие кандидаты — риск негативного переноса: — Задачи с разными типами данных и отдельными признаковыми пространствами (например, изображение + аудио без общего контекста). — Задачи с конфликтующими целями (например, одна требует обобщения, другая — запоминания деталей).
На что ещё обратить внимание: ➡️Размер и баланс подзадач — мелкие задачи могут быть подавлены. ➡️Возможность общей архитектуры (shared encoder + task-specific heads). ➡️Наличие метрик для оценки взаимного влияния задач.
✅Как понять, какие задачи можно эффективно объединить в мультизадачную модель
Ключевой критерий — наличие общей структуры или схожих признаков между задачами.
🔍Хорошие кандидаты для мультизадачного обучения: — Задачи, основанные на одинаковых входных данных (например, текст, изображения). — Задачи, требующие похожего понимания структуры (например, синтаксического или семантического анализа в NLP). — Задачи, где одна может обогащать представление для другой (например, часть речи ↔️ определение сущностей).
📌Пример: В NLP можно объединить задачи классификации тональности, распознавания именованных сущностей и анализа зависимостей — они все используют текст и извлекают структурированную информацию.
🚫Плохие кандидаты — риск негативного переноса: — Задачи с разными типами данных и отдельными признаковыми пространствами (например, изображение + аудио без общего контекста). — Задачи с конфликтующими целями (например, одна требует обобщения, другая — запоминания деталей).
На что ещё обратить внимание: ➡️Размер и баланс подзадач — мелкие задачи могут быть подавлены. ➡️Возможность общей архитектуры (shared encoder + task-specific heads). ➡️Наличие метрик для оценки взаимного влияния задач.
Done! Now you’re the proud owner of a Telegram channel. The next step is to set up and customize your channel. The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. A Hong Kong protester with a petrol bomb. File photo: Dylan Hollingsworth/HKFP. On Tuesday, some local media outlets included Sing Tao Daily cited sources as saying the Hong Kong government was considering restricting access to Telegram. Privacy Commissioner for Personal Data Ada Chung told to the Legislative Council on Monday that government officials, police and lawmakers remain the targets of “doxxing” despite a privacy law amendment last year that criminalised the malicious disclosure of personal information. It’s yet another bloodbath on Satoshi Street. As of press time, Bitcoin (BTC) and the broader cryptocurrency market have corrected another 10 percent amid a massive sell-off. Ethereum (EHT) is down a staggering 15 percent moving close to $1,000, down more than 42 percent on the weekly chart.
from us
