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tensorflow与jeffdean的那些事_谢琼_知识图谱是什么_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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一个理由是,如果我们有一个从多任务到专家特征的完美回归,那么专家特征中的所有信息都包含在多任务特征中。对每个任务使用单独的特征预测网络fi,使得多任务网络具有不同于专家的特征维度,并防止可识别性问题。通过实验我们发现,特征回归目标的主要好处是它可以提高迁移学习在某些目标任务中的表现。 3.3演员模拟目标 结合两个回归目标,演员模拟目标被定义为 乳糖(fi)=lpoicity( 。+)*食物回归FI) 在哪里是控制两个目标相对权重的缩放参数。直观地说,我们可以把政策回归目标看作是老师(专家网络)告诉学生(AMN)他们应该如何行动(模仿专家的行动)。而特征回归目标类似于老师告诉学生为什么要这样做(模仿专家的思维过程)。 3.4传递知识:动作模拟作为训练前 现在我们有了一种方法来训练一个在所有源任务上都是专家的网络,我们可以继续将源任务知识转移到一个新的但相关的目标任务上。要启用传输到新任务,我们首先删除AMN的最后一个SoftMax层。然后,我们使用amn的权重作为dqn的实例,该dqn将在新的目标任务上进行训练。然后使用与标准dqn相同的训练程序训练预训练dqn。多任务预训练
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