目录
一、常见Multi-Task 架构
二、MTL的一些优化方法
三、Experiment+Conclusion
原文链接：MultiTask Survey
一、常见Multi-Task 架构
Hard和Soft区分：Hard共享底层参数，在高层提取中相互独立；Soft使用十字绣的形式，使得不同的“独立”Task网络之间有交互；
缺点：这两种方式都会随着Task增长模型的规模线性变大；在Hard中何处“分支”是一个较难解决的问题；
Encoder-based和Decoder-based区分：在底层特征提取时可以结合使用Hard和Soft的架构，但是Encoder在高层特征预测时候相互独立，Decoder的在高层依旧进行信息通信；
下面着重讲一下基于Encoder和Decoder架构思想的方法
Encoder-based
1. 左侧NDDRCNN同样是十字绣架构，会有分支问题确定的出现（已经有BMTAS,LTB使用树模型思想，自动确定branch节点），右侧MTAN使用Attention架构（其实可以理解为不同维度的W对backbone进行特征提取）
Decoder-based
1. PAD-Net，先进行附属目标的训练，然后使用附属目标来进行最终目标的分类，有点像Stacking策略的感觉
2. PAP Net：将相似度矩阵也输入到Model中进行训练
3. JTRL：递归训练，不再并行，改为交叉预测
4.MTR-Net：感觉像是不同的size的Conv去提取特征，然后融合特征去做最后的预测
注意：在上述模型中的Task，可以先检验Task相似性比较好。完全不相关的Task会干扰模型。
二、MTL的一些优化方法
1. Uncertainty Weighting：其实就是在目标函数中添加噪声扰动
2. Gradient Normalization：鼓励所有的tasks按照相同的速度进行训练，避免出现不同程度的梯度
3. Dynamic Weight Averaging (DWA)：当一个任务相对下降速率变慢，其weight就上升。
4. Dynamic Task Prioritization（DTP）：给予更难的任务更高的权重，引入了KPI的概念，但需要手动设置权重
5. MTL：利用进化计算的思想寻找帕累托最优解
三、Experiment+Conclusion
评价准则：当然不能和单任务的评价准则一致，需要综合考虑多个任务。
BackBone：作者选取了Res-Net50和HRNet-18。
发现结论如下：
1. 好的MTL架构的效果比优化方法的效果提升度要大。
2. Decoder-Focused的效果一般比Encoder-Focused的效果要好。
3. Encoder-Focused的模型最终效果和Single-task的训练好坏相关性较大。当性能至关重要的时候建议使用十字绣网络架构，如果资源有限，建议使用MTAN Model。Decoder-Focused的模型最终效果里面PAP-Net的效果最好，但消耗资源比JTRL多。
4. GradNorm的效果在Balance方法中是最优的，Fixed weighted和Uncertainty是最Robust的，Grid-search相比于auto-balanced的方法要好。
