作者：chen_h
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多任务学习是机器学习的一个子领域，学习的目标是同事执行多个相关任务。比如，系统会同时执行学习两项任务，以便这两项任务都有助于别的任务的学习。这是模仿人类智能的一种方式，即人类如何同时执行多项任务。例如，当你看到一条狗的时候，你可以立即区分出这是一只狗，而不是别的动物。如果你知道狗的品种，你也可以马上说出这只狗的品种来。我们再来换一个例子，假设我们看到一辆车子，我们可以马上识别出这是一辆汽车，三轮车，还是一辆自行车，并且识别出这辆车的牌子是什么，而这些识别都不用借助外在的事物。而这就是多任务学习。我们平时写的模型都是只能去识别一类事物，比如只能识别出这是一辆车，但是模型并不能告诉你这辆车是什么牌子的。在多任务中，我们可以同时去学习识别当前事物是不是一辆车，还能同时识别这辆车是什么牌子的。
这一切识别都是发生在我们复杂的大脑中，数十亿个神经元相互连在一起，互相作用并一起激活，从而执行这种非常复杂的分类和识别任务。很早以前，脑科学研究人员一直试图通过模拟这种方式，在计算机视觉方面取得成功，指导最近深度学习的兴起，才有了一点点的突破。随着神经网络研究工作的进步和在单任务上面取得的卓越成果，使得研究人员也开始大力在多任务上面进行研究和学习。因为多任务学习是一个非常有泛化性质的工作，比如我们想同时来预测股市的波动和舆情政策的关系，那么多任务学习就会更有帮助，因为它有助于跨任务的资源和参数共享，并且还可以减少单独训练两个模型的训练时间。
在这篇文章中，我们将分享如何执行 “深度学习中任务学习的步骤”。我们在这里将使用 TensorFlow 的 Slim API 执行这个任务。如果你不知道 TensorFlow ，那么你可以去网上先简单的了解以下这个框架的使用方法。
执行多任务学习的步骤
- 创建数据集
- 创建网络架构
- 定义多任务的损失函数
- 训练模型
问题描述
为了来更清楚的说明这个多任务学习，让我们先来假设一个简单的问题陈述。假设你想要预测一朵花的类型（玫瑰或者雏菊）以及它的颜色（红色，粉色或者白色）。这个问题完全符合多任务学习的问题，因为我们想要使用同一个网络模型来同时执行两件事情（当然，如果你想要让问题更加复杂，你还可以去预测花的形状之类的问题）。当我们训练好这个模型的时候，我们就可以得到两个类别，一个是花的类型（灭鬼或者雏菊）和它的颜色（红色，粉色或者白色）。
接下来，让我们开始吧！
1）创建数据集
对于任何的训练任务，首先的任务都是去创建一个数据集。我们需要数据来训练我们的神经网络。由于这是一个有监督的学习任务，我们的数据还会包含每张图片的正确标签。
对于每一张图片，我们需要具有两个任务的标签，花的类型和花的颜色。我们从谷歌图片上面下载了很多的图片数据，花的类型是玫瑰和雏菊，花的颜色是红色，粉色和白色。最后，我有三种不同颜色的玫瑰和雏菊的 3200 张图片数据。
在这一步骤之后，我们需要将这个数据集分成训练集，验证集和测试集。我们选择将 60% 的图像作为我们的训练集合，25% 的图像作为我们的验证集，最后的 15% 的图像作为我们的测试集。我们可以创建三个独立的文件来存储这三个信息（图像的地址，花的类型标签，花的颜色标签）。比如，在花的类型中，我们设置玫瑰的标签是 0，设置雏菊的标签是 1，在花的颜色类型中，我们设置红色的标签是 0，设置粉色的标签是 1，设置白色的标签是 2。
所以最后我们的数据文件 train.txt，val.txt 和 test.txt 看起来就是下面这个样子：
/data/img1.jpg, 0, 1
/data/img2.jpg, 1, 2
/data/img3.jpg, 1, 2
/data/img4.jpg, 0, 0
/data/img5.jpg, 0, 1
/data/img6.jpg, 1, 1
.
.
.一旦我们有了这些数据文件，我们就可以转向下一步骤了，来创建我们的网络架构。
2）创建网络架构
在定义网络结构之前，必须能够将其可视化，我们的网络看起来就是如下的网络结构：
在上图中我们有隐藏层节点，我们称之为 “共享层”，因为这些层的权重对于这两个任务都是通用的。然后，我们有每个任务特定的层，称之为 “任务特定层” ，这些层之间的参数是独立计算的，不参与跨层共享。在这些特定任务层中，网络学习特定于任务的信息。每个这些独立的任务层都会生成一个单独的输出结果。具体在我们的例子中，就是来预测花的类别是玫瑰还是雏菊，花的颜色是红色，粉色还是白色。
(...previous network)
net = fire_module(net, 48, 192, scope='fire7')
net = fire_module(net, 64, 256, scope='fire8')
net = slim.max_pool2d(net, [3, 3], stride=2, scope='maxpool8')
## splitting network here
## ------------------ Network 1 - flower classification ------------
type_net = fire_module(net, 64, 256, scope='type_fire9')
type_net = slim.conv2d(type_net, 2, [1, 1], stride=1, padding=”VALID”, scope='type_conv10')
type_net = slim.avg_pool2d(type_net, [10, 10], padding="VALID", scope='type_avgpool10')
flower_type = tf.squeeze(type_net, [1, 2], name='flower_type')
## ------------------ Network 2 - color classification -------------
color_net = fire_module(net, 64, 256, scope='color_fire9')
color_net = slim.conv2d(color_net, 3, [1, 1], stride=1, padding=”VALID”, scope='color_conv10')
color_net = slim.avg_pool2d(color_net, [10, 10], scope='color_avgpool10')
flower_color = tf.squeeze(color_type, [1, 2], name='color_type')创建多任务学习的网络是非常容易的。我们在这里使用 Squeezenet 来作为基础模型，为什么选用这个模型，是因为我已经熟悉它的架构和网络参数调试，并且非常熟悉它的性能。所以在这个模型之上，来构建我们的多任务模型是非常容易的一件事了。
3）定义多任务损失函数
在实际开始训练我们的网络之前，我们需要定义每个任务的损失函数。我们每个任务的损失函数看起来如下：
flower_type_loss = slim.losses.softmax_cross_entropy(predicted_flower_type, original_flower_type)
flower_color_loss = slim.losses.softmax_cross_entropy(predicted_flower_color, original_flower_color)现在，在分别为这些任务定义损失函数之后，我们需要对此进行优化以训练我们的神经网络。有两种方法可以做到这一点：
- 定义这两个任务的损失函数，并且分别进行优化。
- 定义这两个任务的损失函数，并且共同优化它们。
第一种方法适用于想要分批进行训练的数据，我们可以对任务一的数据和任务二的数据进行交替训练，然后交替优化训练器。
第二种方法是，如果你想要同事进行学习，那么联合学习是更加适合的。你只需要添加损失函数来联合优化这种损失。这保留了各种单独任务在同一时间进行训练的功能。
因为我想对不同任务进行同时训练，所以我采用了第二种方法。
total_loss = flower_type_loss + flower_color_loss
train = optimizer.minimize(total_loss)现在，我们不是分别优化两个损失函数，而是优化单个联合损失函数。我们定义了我们的优化器函数，它负责最小化我们的联合损失值 total_loss。
4）训练
一旦我们定义了我们的网络结构，那么就到了我们去训练它的时候。请记住，我们已经对我们的数据创建了三个数据文件，train.txx，val.txt 和 test.txt。因此，我们的第一个任务就是将这些数据文件读入到我们的训练模型之中，一旦读入成功之后，我们就可以开始训练我们的多任务模型了。
总结
在这篇博客稳重中，我们通过使用非常简单的问题进行了深度学习的多任务学习。它可以推广到更复杂的问题中去，比如识别面部表情和确定人脸属性。当你想要使用同一网络执行类似任务时，那么多任务学习是非常有用的。与使用良好总不同模型进行预测相比，这不仅减少了训练时间，还同事减少了需要推理的工作量。这类模型的最佳应用场景是在移动设备中，我们需要对其进行优化，以获得运行时内存，电池利用率和 CPU 利用率。
来源：Medium