多任务学习可以运用到许多的场景。
首先，多任务学习可以学到多个任务的共享表示，这个共享表示具有较强的抽象能力，能够适应多个不同但相关的目标，通常可以使主任务获取更好的泛化能力。
此外，由于使用了共享表示，多个任务同时经行预测时，减少了数据来源的数量，以及整体模型参数的规模，使预测更加搞效。在多个领域中，可以利用多任务学习来提高效果或者性能，比如垃圾邮件过滤、网页检索、自然语言处理、图像识别、语音识别等等。
相关任务
- 如果两个任务是处理输入的相同函数，但是在任务信号中加入独立的噪声处理，那么很明显这个任务就是相关任务。
- 如果两个任务用于预测同一个个体的属性的不同方面，那么这些任务比预测不同个体的属性的不同方面更相关。
- 两个任务共同训练时能相互帮助，并不是意味着他们时相关的。例如，通过在后向传播网络的一个额外输出中加入噪声可以提高泛化能力，但是噪声任务与其他任务不相关。
多任务学习
如下图所示，展示了4个独立的神经网络，每个神经网络都是一个针对同样输入仅有一个输出的函数。误差反向传播被应用于这些网络来独立训练每个网络，由于这些网络相互之间没有任务连接欸，因此其中一个网络学习到的特征并不能帮助另一个学习网络。这里称之为任务学习。
下图展示了以恶搞输入于上图中的4个网络一致的单一网络，但该网络由4个输出，每个输出对应于上图的一个任务。
需要注意的是，这些输出可以连接他们共享的一个隐层的所有神经单元，也由如上图所示，在共享的一个隐层后形成一个独立的子网络，训练不与其他任务共享的参数。这里成为多任务学习。在多任务学习网络中，后向传播并行的作用于4个输出。由于4个输出共享底部的隐层，这些隐层中用于某个任务的特征表示也可以被其他任务利用，促使利用，促使多个任务共同学习。
多个任务并行训练共享不同任务以学习到的特征表示，是多任务学习的核心思想
二分类
对于二分类是常见的分类问题，比如判断一张图片是不是人脸。如下图所示是一个二分类示例，其中不同的颜色表示不同的类别，中间线对应的线性分类面。
多分类
多分类，是指分类数量大于2的分类问题。例如中文或者英文的OCR问题；在目标检测中针对每个候选框的分类是多分类问题。在这类问题中，总的标签数大于2，且每条数据只对应其中一个标签。比如识别问题，输入的图片必须对应于人、车、毛、狗、未知等多个标签的一个。如下图
多标签分类
针对多标签分类是指输入源可以含有多个物体，标注的标签也是有多个如下图
传统的多标签分类问题也有拆分位二分类来解决的，但是在深度学习的今天，全连接后套多个Logistic（数据流）输出是一种性价比很高的做法。
多任务学习通常包含多个任务。最为典型的是Fast RCNN 同时做softmax分类和bbox的回归，这是两个完全不同的任务。如果多任务学习中的每个任务都为二分类问题，那么这种多分类问题就是一种广义上的多标签分类问题。
一般来说，多任务学习中不同的任务之间的区别较大，所以往往不共享所有层，比如 Fast RCNN 就是独立的两个全连接层，根据任务之间的区别大小，可以决定在不同的层开始分道扬镳。这种底层共享，高层分开的做法就是迁移学习。
相关关系
二分类、多分类、多标签分类、多任务分类、多任务学习、迁移学习的相互关系：
- 二分类是N= 2时的多分类
- 多分类时多标签分类的一种，时对多个相互独立的标签经行学习。
- 多标签时多任务学习的一种，每个任务对应一个标签。
- 多任务学习时迁移学习的一种，迁移学习中的源领域和目标领域对应多任务学习学习中的不同任务。
希望这篇文章让你对深度学习或者机器学习更加深入。
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