Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
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論文URL
https://arxiv.org/pdf/1804.08328.pdf 2018年4月公開
ポイント
- 画像のタスク間の関係を調査
- 教師データの多いタスク(ex. 画像分類)で学習したモデルをencorderとして使い、教師データの少ないタスク(ex. detection, segmentation, ...)を解く
- decorder部分だけ学習する
- encorderは複数モデルとすることも可能
- multi-task learningとどっちが良い？
- 適切なタスクの組み合わせでは、3割程度は教師データを減らせるとのこと
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