表征压缩

发现自适应任务依赖以实现高效多任务表征压缩

Discovering Adaptive Task Dependencies for Efficient Multi-Task Representation Compression

对做多任务视觉表征学习的人，这篇给出了用可学习相关矩阵推断任务间可预测性、再按动态 DAG 条件编码来去除任务间冗余的思路，可迁移到多任务特征存储与传输、以及多任务模型的特征共享结构设计上。