多任务学习新篇章 | EMA-Net利用Cross-Task Affinity实现参数高效的高性能预测
多任务学习（MTL）因其能够同时预测多个任务，在实现每个任务性能更好且使用比单任务学习更少的每个任务模型参数的优势下而得到了广泛关注。最近，关注解码器的架构在利用其他相关任务特征优化任务预测方面取得了显著的改进，从而显著提高了多任务性能。然而，这些优化方法在参数高效的情况下无法同时捕捉局部、全局和跨任务特定的表示，以及跨任务模式。 在本文中，作者引入了高效的Multitask Affi...
【2017年新篇章】 .NET 面试题汇总（一）
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