多任务学习训练框架设计要点

多任务学习训练框架的设计旨在通过共享表示和协同优化，提升模型在多个相关任务上的性能。以下是关键设计要点：

任务关联性分析

设计前需评估任务间的相关性，包括语义相似度、数据分布一致性等。高度相关的任务更适合共享底层特征，而弱相关任务可能需部分共享或独立处理，以避免负迁移。

网络结构设计

常用架构包括硬参数共享（共享底层网络，任务特定头部）和软参数共享（各任务独立网络，通过正则化约束参数相似性）。选择时需平衡计算效率与任务差异性，例如使用交叉注意力或门控机制动态调整共享程度。

损失函数优化

多任务损失通常为加权求和形式，权重设计至关重要。可采用动态加权策略（如不确定性加权、梯度归一化）或自适应方法（如任务优先级调度），以避免主导任务淹没小任务的影响。

梯度处理机制

训练中需解决梯度冲突问题。技术如梯度裁剪、投影（PCGrad）或任务特定优化器可调和梯度方向，确保各任务协同更新而非相互干扰。

正则化与泛化

引入共享参数的正则化（如L2约束）、对抗训练或知识蒸馏，增强模型泛化能力。同时监控任务间性能平衡，防止过拟合到单一任务。

数据流与批处理

设计统一的数据加载管道，支持多任务标签对齐。批处理时需考虑任务样本均衡，例如过采样少数据任务或使用动态批组成策略。

评估与调试

框架应集成多指标评估（如任务平均性能、最差任务提升），并可视化训练曲线分析任务收敛情况。早停机制需基于整体性能而非单一任务。