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Multi-Task-Lernen
Training eines einzelnen Modells zur gleichzeitigen Lösung mehrerer Aufgaben mit gemeinsamen Repräsentationen über Aufgaben hinweg. Beim Roboterlernen lernen Multi-Task-Modelle einen gemeinsamen visuellen Encoder und aufgabenspezifische Köpfe, oder verwenden Task-Embeddings zur Konditionierung einer gemeinsamen Kontrollpolitik. Vorteile sind verbesserte Dateneffizienz (Aufgaben teilen nützliche Merkmale) und Einfachheit der Bereitstellung (ein Modell bedient viele Aufgaben).