Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 리뷰1 [5분 컷 리뷰] Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 요약 Multi-task learning은 연관된 복수의 테스크를 하나의 모델에 학습시키면서, 추가적으로 성능이 올라갈 수 있어 종종 사용됩니다. 이 논문에서는 Multi-task learning시에 복수의 테스크들의 밸런스를 어떻게 주어야하는지, 불확실성(Uncertainity)을 기반으로 방법론을 제시합니다. 이 논문에서는 불확실성을 타나낼 수 있는 학습가능한 파라미터를 제시해서 손실함수에 함께 사용합니다. Multi-task deep learning 아래의 이미지는 한 이미지로부터 서로 다른 3가지의 테스크을 수행하고, 3테스크의 손실함수를 합하여 최적화하는 일반적인 방법론입니다. 멀티테스크러닝(MTL)은 이런 유사한 테스크를 함께 사용하는 경우 하나의 테스크만 사용하는 것보다 더 높은 성능을 보일.. 2024. 4. 22. 이전 1 다음
