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多任务学习
多任务学习可以认为是归纳知识迁移，通过共享互补任务的域信息提升泛化性能。
- MultiNet
- CrossStitch
- PoseNet
- UberNet
简单求和
不同tasks的loss function，简单求和。当模型收敛时，有一些task的表现比较好，而另外一些task的表现却惨不忍睹。其背后的原因是不同的损失函数具有不同的尺度，某些损失函数的尺度较大，从而影响了尺度较小的损失函数发挥作用。
加权求和
加权的超参难以确定。
《Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics》
学习率调整
all_variables = shared_vars + a_vars + b_vars
all_gradients = tf.gradients(loss, all_variables)
shared_subnet_gradients = all_gradients[:len(shared_vars)]
a_gradients = all_gradients[len(shared_vars):len(shared_vars + a_vars)]
b_gradients = all_gradients[len(shared_vars + a_vars):]
shared_subnet_optimizer = tf.train.AdamOptimizer(shared_learning_rate)
a_optimizer = tf.train.AdamOptimizer(a_learning_rate)
b_optimizer = tf.train.AdamOptimizer(b_learning_rate)
train_shared_op = shared_subnet_optimizer.apply_gradients(zip(shared_subnet_gradients, shared_vars))
train_a_op = a_optimizer.apply_gradients(zip(a_gradients, a_vars))
train_b_op = b_optimizer.apply_gradients(zip(b_gradients, b_vars))
train_op = tf.group(train_shared_op, train_a_op, train_b_op)