<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>GradNorm on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/gradnorm/</link><description>Recent content in GradNorm on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 31 May 2025 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/gradnorm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>迁移学习（六）：多任务学习</title><link>https://www.chenk.top/zh/transfer-learning/06-%E5%A4%9A%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E5%AD%A6%E4%B9%A0/</link><pubDate>Sat, 31 May 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/transfer-learning/06-%E5%A4%9A%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E5%AD%A6%E4%B9%A0/</guid><description>&lt;p>一辆使用单摄像头的自动驾驶汽车，需要同时完成三件事：检测车辆与行人、分割车道线与可行驶区域，以及估计每个像素的深度。若为这三个任务分别训练独立网络，不仅参数量会增至三倍，推理时还需执行三次前向传播，更关键的是，这种做法忽略了它们共享同一套底层特征（如边缘、表面结构和遮挡线索）这一事实。&lt;/p></description></item></channel></rss>