kerasを使ったMuti-task Learning(CNN + Autoencoder) - Qiita最新のモデルでは一般的になってきているMuti-taskなモデルについて取り上げたいと思います。 Multi-task Learningとは Muti-task Learning(MTL)とは、１つのネットワークで複数のタスクを解くモデルです。 MTLの内容はこちらの記事にわかりやすくまとめられています。 直感的な理解としては、人は新しいタスクを学習しようとするとき、これまでの知識を活用することでスムーズに新しいタスクを学習することができます。例えば、将棋ができる人とできない人が新しくチェスを覚えようと思ったとき、将棋ができる人の方が覚えが早いことが多いと思います。 このように別の分野の知識を複合的に学習することで、学習のスピードや最終的な精度を上げようということがMTLのモチベーションです。 今回のモデル CNNによるクラス分類とAutoencoderを同時に解くモデルを紹介します。 デ
