1. Multi-Task Learning란? 일반적인 Machine Learning(ML) 및 Deep Learning(DL)은 1개의 모델에서 1개의 Task를 수행하는 Single Task Learning 방식으로 동작한다. 하지만, 기존의 ML 및 DL과는 다르게 Multi-Task Learning(이하 MTL)은 서로 연관성이 존재하는 Task를 동시에 학습하여 모든 Task의 성능을 전박적으로 향상시키고자 하는 학습 패러다임이다. Figure 1을 통해 일반적인 Single Task Learning(이하 STL)모델과 MTL의 차이를 보자. STL의 경우 각 Task마다 각각의 Training Data 및 Trained Mode가 존재하는 것을 볼 수 있다. 반면, MTL의 경우 1개의 모델에서..
