题目： 多任务学习：模型、优化与应用
报告人： 徐林莉 副教授 中国科学技术大学
摘要： 多任务学习是机器学习领域中一个重要的研究分支，基本思想是在任务样本来源于不同分布且样本容量过低的情况下，同时学习多个任务，在这个过程中有效利用任务之间的关系，使其相互之间起到促进作用，从而在各个任务分别的训练数据不够充分或者获取成本过大的场景下，提高系统的泛化性能。本报告将介绍多任务学习的相关背景及经典方法，进一步从建模、优化以及应用等方面介绍我们在多任务学习研究中的进展。