マルチタスク学習

マルチタスク学習とは、目的とするタスクに関係がある複数のタスクを一つのモデルに同時に学習を行わせることで精度を向上させる手法です。

モデルに目的とするタスクのみを学習を行わせると、訓練データに過剰に適合する過学習が発生する危険があります。そこで複数のタスクを学習させることにより汎化性能を高めることが可能です。また、特徴量として有用な情報をモデルが取りこぼす確率が減少します。これに関してはモデルの学習に人間の意図が大きく介入するという点で注意が必要です。

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クイズ

マルチタスク学習の説明として最も適切な選択肢を一つ選べ。

1. 一つのモデルに複数のタスクを同時に学習させる。
2. 複数の種類の情報を利用して一つのタスクを学習する。
3. 複数のエージェント同士で相互に連携しながら学習する。
4. 複数のモデルで同時に学習し、最終的な出力は多数決で決定する。

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マルチタスク学習とは、目的とするタスクに関係がある複数のタスクを一つのモデルに同時に学習を行わせることで精度を向上させる手法です。特徴量として有用な情報をモデルが取りこぼす確率が減少する他、過学習を抑制するという効果があります。
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