多目标学习方法与应用

出国留学 2025-09-10 16:57英国留学www.ettschool.cn

多目标学习(Multi-Task Learning, MTL)是一种通过共享表示层同时优化多个相关任务的机器学习范式，其核心在于利用任务间的相关性提升整体性能。以下是其关键方法与应用场景的

1. 共享机制设计

硬参数共享：底层共享表示层，上层分化任务专用层，适合高相关性任务。

门控结构：如MMoE模型，通过专家网络和门控机制动态分配任务权重，缓解负迁移。

分层共享：如PLE模型，结合共享与任务专属专家层，优化多级任务交互。

2. 优化策略

动态权重调整：通过进化算法或梯度平衡（如Barzilai-Borwein方法）协调不同任务的损失权重。

帕累托最优解：使用NSGA-II等算法寻找目标间的平衡点，避免单一目标过拟合。

3. 强化学习融合

在多智能体系统中，通过两阶段训练（先单目标后合作）解决信用分配问题。

1. 推荐系统

同时优化点击率(CTR)、收藏、分享等目标，避免标题党或内容单一化。

样本加权与多模型融合是常见解决方案。

2. 时空预测

如STEMO模型结合多目标强化学习，平衡预测精度与实时性，适用于交通或灾害预警。

3. 医疗与工业

在医疗决策中生成个性化治疗方案，或在电力调度中优化能耗与稳定性。

跷跷板现象：部分任务性能提升可能牺牲其他任务，需通过CGC等结构缓解。

非均匀目标尺度：采用商权法或偏好推断技术处理目标间量纲差异。

多目标学习的创新方向包括与强化学习、超启发式算法的结合，例如RL-HH框架在结构损伤识别中的高效求解。