Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: WOLF, DENIS FERNANDO - ICMC ; NAKAMURA, ANGELICA TIEMI MIZUNO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2022.09.042
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; ANÁLISE DE DESEMPENHO
- Keywords: Multi-task learning; Neural networks; Multi-objective optimization
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 511, p. 43-53
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042 -
NLM
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042 -
Vancouver
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042 - An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation
- Avaliação e proposta de sistemas de câmeras estéreo para detecção de pedestres em veículos inteligentes
- Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas
- Improving multi-goal and target-driven reinforcement learning with supervised auxiliary task
- A road following approach using artificial neural networks combinations
- Exploiting fully convolutional neural networks for fast road detection
- Desvio de obstáculos utilizando um método estéreo semi-global
- Vehicle detection with planar laser using different machine learning techniques
- Automatic semantic waypoint mapping applied to autonomous vehicles
- A clustering-based obstacle segmentation approach for urban environments
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3098341.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
