模型独立学习：多任务学习与迁移学习

导读：机器学习的学习方式包括监督学习和无监督学习等。针对一个给定的任务，首先要准备一定规模的训练数据，这些训练数据需要和真实数据的分布一致，然后设定一个目标函数和优化方法，在训练数据上学习一个模型。此外，不同任务的模型往往都是从零开始来训练的，一切知识都需要从训练数据中得到。这也导致了每个任务都需要准备大量的训练数据。在实际应用中，我们面对的任务往往难以满足上述要求，比如训练任务和目标任务的数据分布不一致，训练数据过少等。这时机器学习的应用会受到很大的局限。并且在很多场合中，我们也需要一个模型可以快速地适应新的任务。因此，人们开始关注一些新的学习方式。

本文中将介绍两种典型的“模型独立的学习方式”：多任务学习和迁移学习。这里“模型独立”是指这些学习方式不限于具体的模型，不管是前馈神经网络、循环神经网络还是其他模型。

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多任务学习

一般的机器学习模型都是针对单一的特定任务，比如手写体数字识别、物体检测等。不同任务的模型都是在各自的训练集上单独学习得到的。如果有两个任务比较相关，它们之间会存在一定的共享知识，这些知识对两个任务都会有所帮助。这些共享的知识可以是表示（特征）、模型参数或学习算法等。目前，主流的多任务学习方法主要关注于表示层面的共享。

多任务学习（Multi-task Learning）是指同时学习多个相关任务，让这些任务在学习过程中共享知识，利用多个任务之间的相关性来改进模型在每个任务上的性能和泛化能力。多任务学习可以看作是一种归纳迁移学习（Inductive Transfer Learning），即通过利用包含在相关任务中的信息作为归纳偏置（Inductive Bias࿰

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