AMiner必读论文推荐#多任务学习#
多任务学习（MTL）是一个很有前景的机器学习领域，多任务学习可以视为迁移学习中的归纳迁移学习，其目标是通过利用多个相关学习任务之间的有用信息来提升它们的表现。
该论文集共收录115篇论文，最高引用数为445，来自惠灵顿维多利亚大学的Rohitash Chandra在该领域发表了4篇论文，在所有学者中最多。
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