Мультизадачное обучение

Мультизадачное обучение (MTL) — это парадигма машинного обучения, в которой модель одновременно обучается на нескольких связанных задачах, используя общие представления для улучшения обобщающей способности. Формально представленное Ричем Каруаной в 1997 году, MTL основывается на интуиции, что вспомогательные задачи действуют как индуктивное смещение, предоставляя дополнительные сигналы надзора, которые помогают общим слоям изучать более богатые и устойчивые представления признаков, чем это было бы возможно при обучении одной задаче.