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single-task learning
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多任务学习在预测性流程监控方面展现出潜力
一项新研究探讨了多任务学习（MTL）在预测性流程监控（PPM）中的潜力，PPM 是一个预测组织流程展开的领域。尽管深度学习已推动了 PPM 的发展，但大多数现有方法都使用单任务学习（STL），效率低下且错失了潜在的协同效应。本研究提出了首个针对 PPM 的 MTL 全面实证研究，评估了各种任务组合、神经架构和优化方法。研究结果表明，MTL 在下一活动预测方面提供了实质性改进，并能有效缓解类别不平衡问题，其中任务平衡对于低容量模型尤为关键。
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新的多任务学习模型可预测葡萄耐寒性
研究人员开发了使用循环神经网络（RNN）的多任务学习（MTL）方法，以从时间序列天气数据预测葡萄耐寒性。该方法解决了不同植物栽培品种的地面真实数据稀疏和有限的挑战。研究表明，某些MTL架构的性能优于单任务学习和现有科学模型，并且在相关的物候期预测任务方面也显示出潜力。