什么是多任务学习（MTL）

AI解读 7天前硕雀

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1. 什么是多任务学习

多任务学习是一种基于 共享表示（shared representation）‍ 的机器学习方法，它把 多个相关任务 同时放在同一个模型中学习，以利用任务之间的关联信息提升整体泛化能力。与单任务学习（每次只优化一个目标）不同，MTL 的目标是 联合优化多个损失函数，通常采用加权求和的方式形成总损失。

2. 设计动机与优势

动机/优势	说明
共享知识提升泛化	通过共享特征或参数，模型能够捕捉跨任务的通用模式，减小单任务的过拟合风险。
降低数据需求	辅助任务可以为数据稀缺的主任务提供额外的训练信号，从而提升主任务的表现。
模型压缩与效率	多任务共用同一套特征提取网络，减少模型体积和计算开销。
迁移学习的双向性	与单向的迁移学习不同，MTL 中任务之间互相促进，实现双向迁移。

3. 关键技术与实现方式

参数共享方式
- 硬参数共享（Hard Parameter Sharing）‍：模型主体（如前几层）完全共享，任务专属的输出层各自独立。
- 软参数共享（Soft Parameter Sharing）‍：每个任务拥有独立的网络，但通过正则化或约束使参数相互靠近。
损失函数与权重平衡
- 总损失 = Σ wᵢ · Lᵢ（任务 i 的损失），其中 wᵢ 为任务权重。权重可手动设定，也可通过 不确定性估计、GradNorm、Dynamic Weight Averaging 等自适应方法自动学习。
网络结构设计
- 共享编码器 + 任务专属解码器：常用于 NLP 中的分词、词性标注、命名实体识别等多任务场景。
- 跨任务注意力/跨层连接：如 Cross‑Stitch、Sluice 网络，通过可学习的线性组合实现软共享。
训练策略
- 交替训练：在每个 mini‑batch 中随机抽取任务进行前向/反向传播。
- 多任务梯度投影：通过梯度正交化或投影避免任务冲突，减轻负迁移现象。

4. 常见应用场景

领域	典型任务组合	说明
自然语言处理	分词 + 词性标注 + 命名实体识别	共享词向量层，提高每个子任务的准确率。
计算机视觉	目标检测 + 语义分割	共享特征提取网络，提升检测与分割的整体性能。
推荐系统	点击率预测 + 完播率预测	多目标优化同时提升用户点击和内容消费。
语音/多模态	语音识别 + 情感识别	共享声学特征，增强跨任务鲁棒性。
医学影像	病灶定位 + 病理分类	通过共享卷积特征，提高诊断准确度。

5. 挑战与研究热点

任务冲突（负迁移）‍：当任务之间相关性不足时，共享可能导致性能下降，需要设计 任务权重自适应 或 梯度调和 方法。
权重选择：如何合理设定或学习各任务的损失权重仍是开放问题。
可解释性：共享表示的解释性较差，研究者在探索 可解释的多任务特征。
大规模多任务：在数十甚至上百任务的场景下，如何高效管理参数和计算资源是当前的热点。

6. 小结

多任务学习通过 共享表示 与 联合优化，在提升模型泛化、降低数据需求、压缩模型规模等方面展现出显著优势。其核心在于 任务间的相关性 与 共享机制的设计，常见的实现方式包括硬/软参数共享、动态损失权重以及跨任务梯度调和。随着 AI 应用向 多模态 与 跨领域 方向扩展，MTL 已成为提升系统整体智能水平的重要技术路线。

Multi‑Task Learning 多任务学习

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