多任务学习（MTL）是一种机器学习方法，其中单个模型被训练来同时执行多个相关任务。MTL 不为每个任务构建单独的模型，而是使用共享层来学习跨任务的通用特征，并结合处理个体目标的任务特定层。这种设置允许模型利用一个任务的信息来提高在其他任务上的性能，通常会带来更好的泛化能力和效率。MTL 常用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉和推荐系统等领域，在这些领域中，文本分类、对象检测或用户偏好预测等任务可以从共享知识中获益。
MTL 模型的架构通常由两部分组成：共享骨干网络和任务特定分支。共享层处理输入数据以提取与所有任务相关的通用特征，而任务特定层则为每个目标微调这些特征。例如，在自然语言处理中，单个模型可能同时处理命名实体识别（识别文本中的名称）和词性标注（标记名词、动词等）。共享层可以学习词嵌入和句法模式，而每个任务的分支则专注于其特定标签。在训练过程中，损失函数会结合所有任务的错误——通常以加权求和的形式——确保模型平衡它们的优先级。开发者可以根据任务的重要性和难度调整这些权重。TensorFlow 和 PyTorch 等框架通过允许多个损失的梯度共同更新共享参数来简化实现。
MTL 提供了实际的好处，但也需要仔细设计。通过共享计算，它减少了对单独模型的需求，节省了内存和训练时间。它还鼓励模型学习鲁棒的特征，避免对单个任务的噪声过拟合。然而，任务必须足够相关；不相关的目标可能会相互干扰，从而降低性能。例如，使用 MTL 检测行人、交通标志和道路边界的自动驾驶汽车系统会受益，因为这些任务依赖于相似的视觉特征。相比之下，将图像识别与音频分析结合起来可能会损害性能。开发者应该尝试不同的任务分组、架构深度和损失权重来优化结果。经过深思熟虑的应用，MTL 可以创建紧凑、高效的模型，其性能优于单独的任务特定模型。