1 代理损失函数——一种并行化技巧
我们在本系列第一篇文章《并行多任务学习论文阅读（一）多任务学习速览》(链接：https://www.cnblogs.com/lonelyprince7/p/15481054.html)中提到，实现多任务学习的一种典型的方法为增加一个正则项：
\[\begin{aligned} \underset{\textbf{W}}{\min} & \sum_{t=1}^{T} [\frac{1}{m_t}\sum_{i=1}^{m_t}L(y_i^t, f(\bm{x}_i^t; \bm{w}_t))]+\lambda g(\textbf{W})\\ & = \sum_{t=1}^{T} \mathcal{l}_t(\bm{w}_t)+\lambda g(\textbf{W})\\ & = f(\textbf{W}) + \lambda g(\textbf{W})\end{aligned}\tag{1}\]
11-05 17:21