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• 1. 多任务模型的权重：
• • 1.1 权重自动调节
  • 2.自动调参

1. 多任务模型的权重：

1.1 权重自动调节

Multi-Task Learning for Dense Prediction Tasks: A Survey
依据子任务loss的梯度，获得权重

• 较好的实现：
  AutomaticWeightedLoss
  

2.自动调参

自动调参方法推荐

1. GridSearchCV：sklearn.model_selection.GridSearchCV
2. Random Search：先grid，再用
3. Bayesian Optimization：较快
   • 简单的实现
     • 看readme有并行功能了
   • fmfn/BayesianOptimization， 比较复杂，支持并行调参。