✅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.
