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随着图像处理,语音识别等人工智能技术的发展,很多学习方法尤其是采用深度学习框架的方法取得了优异的性能,在精度和速度方面有了很大的提升,但随之带来的问题也很明显,这些学习方法如果要获得稳定的学习效果,往往需要使用数量庞大的标注数据进行充分训练,否则就会出现欠拟合的情况而导致学习性能的下降.因此,随着任务复杂程度和数据规模的增加,对人工标注数据的数量和质量也提出了更高的要求,造成了标注成本和难度的增大.同时,单一任务的独立学习往往忽略了来自其它任务的经验信息,致使训练冗余重复和学习资源的浪费,也限制了其