多角度监督

多监督机器学习是一种在机器学习端到端场景中应用的范式，它允许同时利用多个相关任务的信息来提升模型的性能。这种策略通过共享表示或参数来促进不同任务之间的知识迁移，从而增强学习效率和泛化能力。 多监督机器学习在机器学习端到端场景中的应用 在机器学习的多种范式中，多监督机器学习代表了一个重要的研究方向，它结合了不同监督信号进行学习，能够有效提升模型的泛化能力和性能...