딥러닝1 Multi-Task Learning (MTL)의 정의 및 Speech Domain 적용 사례 목차1. Multi-Task Learning이란?2. Motivation3. Method 4. 장단점5. Speech Domain 적용 사례1. Multi-Task Learning이란?Multi-Task Learning (MTL)은 여러 개의 learning task를 동시에 해결하면서, 각 task 간 관계를 활용하는 머신러닝의 한 분야입니다. 서로 관련된 여러 task의 training signal에 포함된 도메인 정보를 inductive bias로 사용하여 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다. 2. Motivation(1) 여러 개의 task를 함께 수행 → 한 task에서 배운 정보가 다른 task를 학습하는 데 도움 됨적용 예시 : 얼굴 인식 모델을 학습할 때 "나이 예측"을 추가로 학습하면,.. 2025. 2. 27. 이전 1 다음
