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文档摘要

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多任务学习赋能光谱数据分析：原理、方法与应用创新

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。在众多机器学习方法中，多任务学习（Multi-TaskLearning，MTL）作为一种新兴的学习范式，近年来受到了学术界和工业界的高度关注。多任务学习旨在通过同时学习多个相关任务，利用任务之间的共享信息和相关性，提高模型的泛化能力、学习效率以及预测准确性。与传统的单任务学习相比，多任务学习能够在多个任务之间共享知识，从而减少对大量标注数据的依赖，更好地应对复杂多变的实际问题。

光谱分析技术作为一种重要的分析手段，在化学、物