【机器学习基础】一文"看透"多任务学习

作者：十方大家在做模型的时候，往往关注一个特定指标的优化，如做点击率模型，就优化AUC，做二分类模型，就优化f-score。然而，这样忽视了模型通过学习其他任务所能带来的信息增益和效果上的提升。通过在不同的任务中共享向量表达，我们能够让模型在各个任务上的泛化效果大大提升。这个方法就是我们今天要谈论的主题-多任务学习(MTL)。所以如何判定是不是多任务学习呢？不需要看模型结构全貌，只需要看下loss函数即可，如果loss包含很多项，每一项都是不同目标，这个模型就是在多任务学习了。有时，虽然你的模型仅仅是优化一个目标，同样可以通过多任务学习，提升该模型的泛化效果。比如点击率模型，我们可以通过添加转化样本，构建辅助loss(预估转化 ………………………………