摘要： 
现在多任务学习根据数据的收集方式可以粗略地被分为两种，一个是集中化的计算方法，即假定数据被事先收集到一个中心节点上然后再运行模型， 大多数基于神经网络的多任务学习应用，比如CV和NLP，主要都用的这种方法。另外还有一种是分布式的计算方法，这种方法假定异构的（heterogeneous）数据分别由各个任务分别以分布式的方式收集。近年来由于联邦学习的火热，该方法得到了很多的重视。 阅读全文
现在多任务学习根据数据的收集方式可以粗略地被分为两种，一个是集中化的计算方法，即假定数据被事先收集到一个中心节点上然后再运行模型， 大多数基于神经网络的多任务学习应用，比如CV和NLP，主要都用的这种方法。另外还有一种是分布式的计算方法，这种方法假定异构的（heterogeneous）数据分别由各个任务分别以分布式的方式收集。近年来由于联邦学习的火热，该方法得到了很多的重视。 阅读全文