多任务学习中的任务关系建模：驾驭知识共享的艺术

发表于2025-07-24|更新于2025-07-26|技术

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大家好，我是 qmwneb946，一名热爱技术与数学的博主。今天，我们即将踏上一段深度探索之旅，目的地是机器学习领域中一个既迷人又极具挑战性的方向——多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）。特别是，我们将聚焦于其核心奥秘之一：如何精确地建模和利用不同任务之间的关系。

在人工智能浪潮的巅峰，我们常常构建复杂的模型来解决单一的、高度专业化的任务。然而，现实世界中的问题往往相互关联，信息在不同任务之间流动。多任务学习正是为了捕捉这种内在联系而生，它旨在通过同时学习多个相关任务来提高所有任务的泛化性能。这就像一个学生，通过学习数学、物理、化学，反而能更好地理解生物，因为这些学科之间存在底层原理的共通性。

但这种“共享知识”并非没有代价。如果任务之间关系微弱甚至是对立的，盲目的共享可能导致“负迁移”（Negative Transfer），反而损害模型性能。因此，如何识别、量化并有效利用任务间的关系，成为了多任务学习中的关键挑战，也是我们今天要深入剖析的“艺术”。

本文将从多任务学习的基本概念出发，逐步深入探讨任务关系建模的必要性、各种建模范式及其背后深层的数学原理，并展望未来的发展方向。无论是对机器学习新手还是资深研究者，我都希望这篇博客能为您提供一个全面而深刻的视角。

引言：为何我们需要“多任务学习”与“任务关系建模”？

想象一下，你正在开发一个自动驾驶系统。它需要同时完成多个任务：识别交通标志、检测行人、预测车辆轨迹、规划行驶路径等等。如果为每个任务单独训练一个模型，我们会遇到什么问题？

数据效率低下：每个模型都需要大量标注数据，且可能存在冗余。
计算资源浪费：多个独立的模型意味着重复的特征提取和模型推理。
缺乏知识迁移：一个任务中学到的有用信息（例如，关于道路场景的视觉特征）无法直接帮助另一个任务。
模型泛化能力受限：独立训练的模型可能更容易过拟合特定任务的训练数据。

多任务学习提供了一个优雅的解决方案：通过让模型同时学习所有任务，共享底层的表示和知识，从而实现以下目标：

隐式数据增强：一个任务的噪声可以被其他任务的信号抵消。
正则化：多个任务的联合学习可以对模型参数施加更强的归纳偏置，减少过拟合。
特征学习：共享的底层表示可以学习到对所有任务都有用的通用特征，从而提高模型的泛化能力。
迁移学习：核心是促进知识从一个任务到另一个任务的迁移。

然而，所有这些好处都建立在一个前提之上：任务之间必须存在某种有益的关系。如果两个任务完全不相关，甚至相互冲突，强行共享参数会导致“负迁移”，即一个任务的优化过程反而损害了另一个任务的性能。

举个例子，假设你同时训练一个模型来识别猫和预测股票走势。这两个任务在语义上几乎没有关联，强制共享底层特征很可能会让模型陷入困境，无法在这两个截然不同的领域表现良好。

这就引出了我们今天的主题：任务关系建模。它的核心问题是：

我们应该共享什么？
如何共享？
共享的程度如何？
哪些任务应该共享，哪些不应该？
任务关系是静态的还是动态的？

理解并有效建模任务之间的关系，是多任务学习成功的基石。

任务关系建模的必要性：从“共享一切”到“按需共享”

早期乃至现在许多简单的多任务学习模型，往往采用“硬参数共享”（Hard Parameter Sharing）的策略。这意味着网络底部有一组完全共享的参数（例如，共享的编码器），而顶部是任务特定的输出层。

# 简单的硬参数共享示例（伪代码）
class HardSharedMTL(nn.Module):
    def __init__(self, shared_feature_dim, task1_output_dim, task2_output_dim):
        super(HardSharedMTL, self).__init__()
        # 共享特征提取器
        self.shared_encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, shared_feature_dim),
            nn.ReLU(),
            # ... 更多共享层
        )
        # 任务1的特定头部
        self.task1_head = nn.Linear(shared_feature_dim, task1_output_dim)
        # 任务2的特定头部
        self.task2_head = nn.Linear(shared_feature_dim, task2_output_dim)

    def forward(self, x):
        shared_features = self.shared_encoder(x)
        output_task1 = self.task1_head(shared_features)
        output_task2 = self.task2_head(shared_features)
        return output_task1, output_task2

# 这种方法的优点是参数量少，隐式正则化。
# 缺点是：如果任务之间存在冲突，或者特征重要性不一，
# 共享编码器需要同时满足所有任务的需求，容易导致负迁移。

这种方法的优点显而易见：参数量小，易于实现，且能隐式地进行正则化。然而，它也带来了一个核心问题——负迁移。当任务间存在冲突时，共享参数需要同时适应所有任务，这可能导致模型在任何一个任务上都无法达到最佳性能。负迁移是多任务学习研究中长期面临的痛点。

因此，为了克服硬参数共享的局限性，研究者们开始探索更灵活的共享机制，这些机制的核心思想都是——建模任务关系。通过理解任务的相似性、依赖性或互补性，我们可以设计出更精妙的共享策略，实现“按需共享”甚至“动态共享”。这正是任务关系建模的价值所在。

任务关系建模的范式

任务关系建模的方法多种多样，但归根结底可以分为以下几大类：

基于正则化的软参数共享

这是对硬参数共享的一种自然扩展。它不强制所有参数完全共享，而是允许每个任务拥有自己的特定参数集，但通过添加正则化项来鼓励这些参数在某种程度上相似。

核心思想

假设每个任务 $t$ 都有一个参数向量 $\mathbf{w}_t$ 。我们希望这些 $\mathbf{w}_t$ 既能很好地完成各自任务，又能相互靠近，反映它们之间的相似性。

$\min_{\mathbf{w}_1, \dots, \mathbf{w}_T} \sum_{t=1}^T \mathcal{L}_t(\mathbf{w}_t) + \lambda \Omega(\mathbf{w}_1, \dots, \mathbf{w}_T)$

其中， $\mathcal{L}_t(\mathbf{w}_t)$ 是任务 $t$ 的损失函数， $\Omega(\cdot)$ 是一个正则化项，用于度量并约束任务参数之间的相似性或差异。 $\lambda$ 是正则化强度。

常见正则化方法

$L_{2,1}$ 范数正则化：
假设我们有一个共享的特征表示层，每个任务有自己的线性分类器参数 $\mathbf{W} = [\mathbf{w}_1, \dots, \mathbf{w}_T]$ 。我们可以约束这些任务的权重向量 $\mathbf{w}_t$ 在某种意义上是“稀疏且相似”的。

$\Omega(\mathbf{W}) = \| \mathbf{W} \|_{2,1} = \sum_{j=1}^D \sqrt{\sum_{t=1}^T w_{jt}^2}$

这里的 $w_{jt}$ 是矩阵 $\mathbf{W}$ 的第 $j$ 行第 $t$ 列的元素。这种正则化倾向于选择对所有任务都重要的特征（即，某个特征维度 $j$ 的所有任务权重 $w_{jt}$ 都不为零），同时也能促进不同任务在特征选择上的相似性。
迹范数（Trace Norm）正则化：
如果我们将所有任务的参数组合成一个矩阵 $\mathbf{W}$ ，迹范数正则化可以鼓励这个矩阵是低秩的，这意味着任务参数之间存在线性依赖关系，从而隐式地捕捉任务关系。

$\Omega(\mathbf{W}) = \| \mathbf{W} \|_* = \sum_{i=1}^{\min(D, T)} \sigma_i(\mathbf{W})$

其中 $\sigma_i(\mathbf{W})$ 是矩阵 $\mathbf{W}$ 的第 $i$ 个奇异值。低秩矩阵可以看作是由少数几个共享的“基向量”线性组合而成的，每个任务的参数都是这些基向量的特定组合。
群稀疏性（Group Sparsity）正则化：
这种方法允许我们对参数进行分组，并鼓励整个组的参数要么都为零，要么都不为零。在多任务学习中，这可以用于鼓励所有任务共享某些特征组，或者鼓励某些任务组共享特定的层参数。

优点与缺点

优点：相对简单，能有效防止过拟合，并且在一定程度上缓解负迁移。
缺点：正则化强度 $\lambda$ 的选择通常需要经验调优；正则化项的设计需要对任务关系有先验假设；难以捕捉复杂、非线性的任务关系。

基于架构的显式任务关系建模

这类方法通过设计特定的网络架构来显式地建模任务之间的关系。它们通常更灵活，能够捕捉更复杂的交互。

共享-私有架构

这是最直观的一种架构，将网络分为共享部分和任务私有部分。共享部分学习所有任务的通用特征，而私有部分则捕捉每个任务的独特信息。

# 共享-私有架构示例（伪代码）
class SharedPrivateMTL(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, shared_dim, private_dim, task_output_dims):
        super(SharedPrivateMTL, self).__init__()
        self.shared_encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, shared_dim),
            nn.ReLU(),
            # ... 更多共享层
        )
        self.task_private_encoders = nn.ModuleList()
        self.task_heads = nn.ModuleList()

        for task_dim in task_output_dims:
            # 任务私有编码器
            self.task_private_encoders.append(
                nn.Sequential(
                    nn.Linear(input_dim, private_dim), # 私有编码器也可以从原始输入开始
                    nn.ReLU(),
                    # ... 更多私有层
                )
            )
            # 任务头部，输入可以是共享特征+私有特征的拼接
            self.task_heads.append(
                nn.Linear(shared_dim + private_dim, task_dim)
            )

    def forward(self, x):
        shared_features = self.shared_encoder(x)
        outputs = []
        for i, private_encoder in enumerate(self.task_private_encoders):
            private_features = private_encoder(x)
            # 拼接共享和私有特征
            combined_features = torch.cat((shared_features, private_features), dim=1)
            output = self.task_heads[i](combined_features)
            outputs.append(output)
        return outputs

# 如何确定共享层和私有层的数量/深度是关键设计决策。
# 私有编码器也可以只接收共享编码器的输出，而不是原始输入。

这种架构的关键在于如何平衡共享和私有部分的比例。如果共享部分太弱，可能无法充分利用任务间的共性；如果私有部分太弱，可能无法学习任务特有的模式，或者难以处理负迁移。

基于注意力机制和门控机制

注意力（Attention）和门控（Gating）机制允许模型动态地学习如何组合或选择共享的特征/模块来适应每个任务的需求。

混合专家模型 (Mixture-of-Experts, MoE) 及其变体

MoE 结构包含多个“专家”网络，以及一个“门控网络”（Gating Network）。门控网络根据输入决定哪些专家应该被激活以及它们的贡献程度。在多任务学习的背景下，每个任务可以拥有自己的门控网络，或者多个任务共享一个门控网络来选择共享的专家。

多门控混合专家模型 (Multi-gate Mixture-of-Experts, MMoE) 是 MoE 在 MTL 中的一个经典应用。它为每个任务提供了一个独立的门控网络，这些门控网络负责从一组共享的专家中为该任务选择和组合特征。

$\mathbf{y}_k = \mathbf{H}_k(\sum_{i=1}^n g_{k,i}(\mathbf{x}) \mathbf{E}_i(\mathbf{x}))$

其中， $\mathbf{E}_i(\mathbf{x})$ 是第 $i$ 个专家网络对输入 $\mathbf{x}$ 的输出， $g_{k,i}(\mathbf{x})$ 是任务 $k$ 的门控网络为第 $i$ 个专家分配的权重。 $\mathbf{H}_k$ 是任务 $k$ 的特定头部。门控网络的输出通常通过 Softmax 进行归一化，确保权重和为 1。

$g_{k,i}(\mathbf{x}) = \frac{\exp(\mathbf{V}_k^T \text{ReLU}(\mathbf{W}_k^T \mathbf{x}))_i}{\sum_{j=1}^n \exp(\mathbf{V}_k^T \text{ReLU}(\mathbf{W}_k^T \mathbf{x}))_j}$

其中 $\mathbf{W}_k$ 和 $\mathbf{V}_k$ 是任务 $k$ 的门控网络的参数。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Expert(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(Expert, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_dim, output_dim)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        return self.relu(self.fc(x))

class MMoE(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_experts, expert_output_dim, num_tasks, task_output_dims):
        super(MMoE, self).__init__()
        self.num_experts = num_experts
        self.num_tasks = num_tasks

        # 共享专家网络
        self.experts = nn.ModuleList([Expert(input_dim, expert_output_dim) for _ in range(num_experts)])

        # 任务特定的门控网络
        self.gates = nn.ModuleList([
            nn.Sequential(
                nn.Linear(input_dim, num_experts), # 输入到专家数量的线性层
                nn.Softmax(dim=1) # 归一化为概率分布
            ) for _ in range(num_tasks)
        ])

        # 任务特定的头部
        self.task_heads = nn.ModuleList([
            nn.Linear(expert_output_dim, task_output_dims[i]) for i in range(num_tasks)
        ])

    def forward(self, x):
        # 计算所有专家的输出
        expert_outputs = [expert(x) for expert in self.experts]
        # 将专家输出堆叠成一个张量 (batch_size, num_experts, expert_output_dim)
        expert_outputs = torch.stack(expert_outputs, dim=1)

        task_outputs = []
        for i in range(self.num_tasks):
            # 获取任务i的门控权重 (batch_size, num_experts)
            gate_weights = self.gates[i](x)
            
            # 使用门控权重对专家输出进行加权求和
            # (batch_size, num_experts) * (batch_size, num_experts, expert_output_dim) -> (batch_size, num_experts, expert_output_dim)
            # 再在 num_experts 维度求和 -> (batch_size, expert_output_dim)
            weighted_expert_output = torch.sum(gate_weights.unsqueeze(2) * expert_outputs, dim=1)
            
            # 任务i的最终输出
            output = self.task_heads[i](weighted_expert_output)
            task_outputs.append(output)
        
        return task_outputs

# 示例用法
# input_dim = 128
# num_experts = 4
# expert_output_dim = 64
# num_tasks = 3
# task_output_dims = [10, 5, 2] # 假设3个任务，输出维度分别为10, 5, 2

# model = MMoE(input_dim, num_experts, expert_output_dim, num_tasks, task_output_dims)
# dummy_input = torch.randn(32, input_dim) # 批大小32
# outputs = model(dummy_input)

# for i, out in enumerate(outputs):
#     print(f"Task {i} output shape: {out.shape}")

MMoE 的优点在于其灵活性：每个任务可以动态地从共享专家池中选择最相关的知识，从而有效避免负迁移，并提高整体性能。

进阶门控机制：PLE (Progressive Layered Extraction)

PLE 是 MMoE 的一个扩展，它进一步将专家划分为“共享专家”和“任务特定专家”，并通过逐层堆叠的门控网络进行特征提取。这种分层提取的机制使得模型能够更细致地控制知识的共享和分离。共享专家致力于学习对所有任务都通用的特征，而任务特定专家则专注于学习仅对当前任务有用的独特特征。

PLE 的核心思想在于，它允许信息在共享和任务特定路径之间流动，并且这种流动是受门控机制控制的。这样，模型可以更灵活地适应任务间的复杂关系。

基于图结构的任务建模

如果任务之间的关系可以显式地表示为图结构（例如，某些任务是另一些任务的子任务，或者存在明确的依赖关系），那么图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）就成为了建模任务关系的强大工具。

任务图神经网络 (Task-Graph Neural Network, TGNN)

TGNN 将每个任务视为图中的一个节点，任务之间的关系通过图的边来表示（例如，任务的相似度、领域相关性等）。GNN 在这个任务图上进行消息传递，使得每个任务节点能够聚合来自其相关任务的信息。这些聚合后的任务表示可以用于指导模型的共享策略，例如，作为门控网络的输入，或者直接调制共享层的参数。

假设任务图的邻接矩阵为 $\mathbf{A}$ ，任务 $t$ 的初始表示（或嵌入）为 $\mathbf{h}_t^{(0)}$ 。GNN 层更新任务表示的方式可以是：

$\mathbf{h}_t^{(l+1)} = \sigma(\sum_{j \in \mathcal{N}(t) \cup \{t\}} \frac{1}{c_{tj}} \mathbf{W}^{(l)} \mathbf{h}_j^{(l)})$

其中 $\mathcal{N}(t)$ 是任务 $t$ 的邻居节点集合， $c_{tj}$ 是归一化系数， $\mathbf{W}^{(l)}$ 是可学习的权重矩阵， $\sigma$ 是激活函数。

通过多层 GNN 传播，每个任务节点就能融合其在任务图上的上下文信息，从而学习到包含任务关系信息的任务嵌入。这些任务嵌入可以用于：

自适应权重：根据任务嵌入动态调整共享层对不同任务的权重。
任务聚类：根据任务嵌入将相似任务聚类。
指导专家选择：作为 MMoE 门控网络的辅助输入。

构建任务图的关键在于定义任务之间的“边”。这可以通过领域知识、任务元数据、甚至是在训练过程中动态计算的任务相似度（例如，基于损失函数梯度相似度、任务嵌入距离等）来完成。

学习任务嵌入 (Task Embeddings)

与显式构建任务图类似，另一种强大的方法是直接学习每个任务的低维向量表示，即任务嵌入。这些嵌入可以捕获任务的语义和关系。

任务自适应（Task-Adaptive）方法

这种方法的核心思想是，每个任务的嵌入可以用来调制（modulate）模型的某些部分，使其适应特定的任务。

例如，在神经网络的层中，我们可以引入一个任务嵌入向量 $\mathbf{v}_t$ ，并通过它来调整层的激活值、权重或偏置。

$\mathbf{y} = f(\mathbf{W} \mathbf{x} + \mathbf{b} + \text{Modulation}(\mathbf{v}_t))$

其中 $\text{Modulation}(\mathbf{v}_t)$ 可以是简单的加法、乘法，或者是更复杂的自适应归一化（如 FiLM, Feature-wise Linear Modulation）。

FiLM (Feature-wise Linear Modulation):
它通过学习两个仿射变换参数 $\gamma_t$ 和 $\beta_t$ （这两个参数通常由任务嵌入 $\mathbf{v}_t$ 经过一个小型网络生成）来对特征进行缩放和偏移：
$\text{FiLM}(\mathbf{h}, \mathbf{v}_t) = \gamma_t(\mathbf{v}_t) \odot \mathbf{h} + \beta_t(\mathbf{v}_t)$
其中 $\mathbf{h}$ 是共享特征， $\odot$ 表示元素级乘法。这种方式允许每个任务以数据驱动的方式调整共享特征，从而实现细粒度的任务适应性。

元学习 (Meta-Learning) 视角

元学习旨在“学习如何学习”。在多任务学习中，元学习可以用于学习一个通用的初始化模型，或者一个能够快速适应新任务的策略。

从任务关系建模的角度来看，元学习可以用来：

学习任务相似度度量：通过元学习优化一个度量空间，使得相似任务的嵌入距离更近。
学习任务条件生成器：元学习可以训练一个网络，该网络能够根据任务嵌入生成任务特定的模型参数或网络结构。
学习任务路由策略：通过元学习一个门控网络，使其能够更好地在不同专家之间进行路由。

例如，MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) 可以找到一个好的初始参数集，使得从这个初始参数集出发，模型只需少量梯度更新就能在任何给定任务上表现良好。这隐式地假设了任务之间存在共同的低维特征空间。

基于优化目标的多任务关系建模

除了网络结构和正则化，我们也可以从优化目标层面入手，直接修改多任务学习的损失函数，以显式地捕捉和利用任务关系。

动态加权损失函数

在多任务学习中，不同任务的损失函数可能具有不同的量级和优化难度。简单地将所有任务的损失加起来可能会导致模型偏向于优化某些容易的任务，而忽略那些更困难的任务。动态加权方法通过调整每个任务损失的权重来解决这个问题。

例如，GradNorm 方法根据任务梯度的大小动态调整损失权重。其核心思想是，如果某个任务的梯度过大（意味着优化速度过快），则降低其权重，反之则增加。这有助于平衡不同任务的学习进度，防止某个任务的“霸权”导致负迁移。

假设总损失为 $\mathcal{L} = \sum_{t=1}^T w_t \mathcal{L}_t$ ，GradNorm 的目标是最小化每个任务梯度的 L2 范数与所有任务梯度 L2 范数平均值之间的差异，同时保持损失权重之和为常数。

任务相关性矩阵学习

一些方法会直接学习一个任务相关性矩阵 $\mathbf{R} \in \mathbb{R}^{T \times T}$ ，其中 $T$ 是任务数量。矩阵的元素 $R_{ij}$ 表示任务 $i$ 和任务 $j$ 之间的关系强度。这个矩阵可以被集成到损失函数中，或者用于指导模型架构的参数共享。

例如，可以定义一个任务间的正则化项，鼓励相关任务的参数更相似，不相关任务的参数更不相似。

$\Omega(\mathbf{W}, \mathbf{R}) = \sum_{i,j} R_{ij} \| \mathbf{w}_i - \mathbf{w}_j \|^2$

这里的挑战在于如何学习这个相关性矩阵 $\mathbf{R}$ 。它可以是先验定义的（基于领域知识），也可以是模型在训练过程中通过某种机制动态学习的。例如，可以通过计算任务输出特征的相似度、损失梯度的相似度或者通过一个专门的子网络来预测。

级联式或课程学习式多任务

这种方法不是同时优化所有任务，而是按照一定的顺序学习任务。这通常基于对任务难度的预设或者任务间的依赖关系。例如，先学习一个基础任务，然后将学到的知识作为预训练来学习更复杂的任务，或者在一个任务完成后，将这个任务的输出作为另一个任务的输入。

级联式（Cascaded MTL）：任务按序列排列，前一个任务的输出可以作为后一个任务的输入。这在处理具有明确依赖关系的任务链时非常有用，例如，在视觉任务中，物体检测的输出（边界框）可以作为图像分类任务的输入。
课程学习（Curriculum Learning）：模型从简单的任务开始学习，逐步过渡到更复杂的任务。这种方法隐含地假设了任务关系中的“难度”维度，并利用这种关系来指导学习过程，避免模型一开始就面对过于复杂的挑战。

挑战与未来方向

尽管任务关系建模取得了显著进展，但仍有许多挑战需要克服，同时也有许多令人兴奋的未来研究方向：

挑战

任务关系的可解释性：当前许多基于注意力或门控的方法能够动态选择和组合信息，但其内部的任务关系究竟是什么样的，很难直接解释。如何将这些隐式的关系显式化、可解释化是一个重要问题。
可伸缩性：当任务数量非常大时（例如，成千上万个任务），如何高效地建模和计算任务关系，避免计算和内存的瓶颈，是一个严峻的挑战。
动态任务关系：任务关系可能不是静态不变的，它们可能随着训练的进行而演变，或者在面对新的、未见过的任务时需要动态调整。如何建模和适应这种动态变化是未来的一个重要方向。
负迁移的精确诊断与规避：虽然很多方法旨在缓解负迁移，但如何精确地诊断负迁移的发生，量化其影响，并有针对性地设计机制来完全规避它，仍是研究的重点。
如何自动发现任务关系：目前很多方法仍然依赖于对任务关系的先验假设（例如，通过手工构建任务图或定义共享-私有结构）。如何让模型完全自主地从数据中发现任务间的深层关系，是更高级别的目标。

未来方向

结合因果推断：除了相关性，任务之间可能存在因果关系。例如，任务 A 的成功是任务 B 成功的原因。利用因果推断的工具来理解和建模这种因果关系，有望带来更鲁棒和泛化能力更强的多任务模型。
强化学习驱动的任务关系建模：可以考虑使用强化学习agent来动态地决定哪些参数应该共享，哪些专家应该被激活，以最大化所有任务的累计奖励。
自监督学习与任务关系：在大规模未标注数据上进行自监督学习，可以学习到通用的表示。如何将这些通用的表示与任务关系建模结合，使得模型能够更好地适应各种下游任务，是一个有前景的方向。
多模态多任务学习中的任务关系：当任务涉及不同模态的数据时（例如，图像、文本、音频），如何建模跨模态和跨任务的关系，将变得更加复杂和有趣。
神经架构搜索（NAS）与任务关系：利用 NAS 来自动搜索最佳的多任务架构，包括共享层、私有层、门控机制、专家数量以及任务间连接方式等，以自适应地发现最佳的任务关系建模方式。
可解释的任务关系可视化：开发新的工具和方法来可视化模型学习到的任务关系，帮助研究者更好地理解模型的决策过程，并进行更精确的模型诊断。