一种让模型同时学习多个相关任务的训练方法。
多任务学习像餐厅后厨轮岗：切菜的刀工帮了炒菜，炒菜的火候又帮了炖汤。
用于语音、视觉、文本，让模型学出一个共用的底层理解，而不是只会单项。
Transfer Learning多任务学习让相关任务之间更容易迁移经验。
Representation Learning多个任务共享底层表示，减少只会单项的偏科。
Supervised Learning它常把多个有标签任务放进同一训练流程。