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Collection | Multi-task learning & Transfer learning

阿新 • • 發佈：2019-03-23
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目錄

  • Multi-task learning
  • Transfer learning
    • 可遷移性
      • How transferable are features in deep neural networks?

Multi-task learning

Transfer learning

可遷移性

How transferable are features in deep neural networks?

  1. 量化可遷移性：量化某一層general或specific，可以通過對比實驗的方法。
  2. 導致negative tranfer的因素：如果transfer without fine-tuning，以下兩種情況會導致性能變差：
    （1）transfer的特征過於spec；
    （2）co-adapted neurons所在的相鄰網絡是分開的（frozen transferred特征以及後續層）導致的優化困難。
  3. Transfer大法好：無論是froze還是fine-tune，都比隨機初始化更好。
    即使繼續繼續繼續fine-tune，效果仍然明顯！
    即使是不太相似的任務，transfer也比隨機效果好。
  4. High layers的特征特化嚴重：如果transfer後froze，隨著chop的深度增加，性能會越來越差。

Over 2000 citations. Bengio!

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