Pytorch创建多任务学习模型
在机器学习中，我们通常致力于针对单个任务，也就是优化单个指标。但是多任务学习(MTL)在机器学习的许多应用中都取得了成功，从自然语言处理和语音识别到计算机视觉和药物发现。
MTL最著名的例子可能是特斯拉的自动驾驶系统。在自动驾驶中需要同时处理大量任务，如物体检测、深度估计、3D重建、视频分析、跟踪等，你可能认为需要10个以上的深度学习模型，但事实并非如此。
HydraNet介绍
一般来说多任务学的模型架构非常简单：一个骨干网络作为特征的提取，然后针对不同的任务创建多个头。利用单一模型解决多个任务。
上图可以看到，特征提取模型提取图像特征。输出最后被分割成多个头，每个头负责一个特定的情况，由于它们彼此独立可以单独进行微调!
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