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#277
summarized by : Kazuki Omi
どんな論文か？
マルチタスク学習のためのアーキテクチャの提案論文．
ユーザー側が指定するタスクの優先度とリソース制約に応じてアーキテクチャと重みを動的に変更する．
新規性
どのタスクの損失を重要視するかによってタスク毎の性能トレードオフが生じることに焦点を当て，Hypernetを用いてこのトレードオフを動的にモデル化した点．
結果
PASCAL-Context、NYU-v2、CIFAR-100の3つのマルチタスクベンチマークで実験を行った．
特に NYU-v2とCIFAR-100では単一タスクのネットワークよりも性能向上が見られ，効果的なアーキテクチャを見つけることができたと言える結果になっている．
その他（なぜ通ったか？等）
https://www.nec-labs.com/˜mas/DYMU
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