Multitask Learning

Hãy tưởng tượng một học sinh học hóa học và sinh học cùng lúc: kiến thức từ một lĩnh vực liên tục củng cố lĩnh vực kia, do đó cả hai đều được học hiệu quả hơn so với học riêng lẻ. MTL hoạt động theo cách tương tự — các lớp chia sẻ của một mạng nơ-ron tiếp xúc với các tín hiệu gradient từ nhiều tác vụ cùng một lúc, buộc chúng phải mã hóa các đặc trưng có ích trên diện rộng. Các tác vụ hoạt động như những bộ điều chuẩn tương hỗ, giảm thiểu hiện tượng quá khớp (overfitting) và khuyến khích mô hình khám phá cấu trúc dữ liệu tiềm ẩn.