作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着图像处理、计算机视觉、自然语言处理等领域的发展，深度神经网络在解决各类任务上取得了广泛的成功。然而，在现实世界中，往往存在着多个不同目标的问题。如何将单一的神经网络模型应用到不同的目标上，是一个重要的研究方向。众所周知，深度神经网络的参数规模太大，难以处理复杂的任务，因此，通过提升模型的能力来处理更复杂的任务，成为现代人工智能发展的一个主要方向。那么，如何用深度学习解决多目标问题？在本文中，我将讨论一种多目标学习的新方法——Multi-Task Learning（MTL），并从机器学习、深度学习、优化算法三个方面阐述其理论基础和实践应用。
MTL的关键是对不同的目标损失进行组合，以最小化整体的损失函数，从而达到全局最优解。它能有效地将复杂的任务划分成多个子任务，并利用子任务之间的依赖关系进行联合训练，实现多个目标之间的数据共享、模型共享，从而使得模型能够针对不同的任务快速准确地输出结果。如下图所示，MTL的两个步骤：第一步，通过对每个任务的预测值计算交叉熵损失；第二步，通过梯度下降法更新参数，使得所有任务的损失同时下降或接近于零。
图1 MLT的两个步骤
在图1中，黄色的框代表输入数据，蓝色的线条代表损失函数（交叉熵），红色的点代表参数估计值。为了同时拟合两个目标，我们需要同时训练两个子网络，这样就可以求出两个损失函数的权重，并根据它们的加权和来计算最终的整体损失。在实际应用时，可以设置一个超参数λ，用来控制两个子网络的相对贡献度，使得模型既关注两个目标的效果也能够适应新的场景。