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マルチタスク学習

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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    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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