真实世界多任务学习公开数据
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=67d5118c195d260905af9ffd&type=1
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资源简介：
这是一个多任务数据集，这是一个大规模的人脸属性数据集，包含超过200K的名人图像，每张图像都有40的属性标注。当用于多任务学习时，40属性被划分为8组。每组对应一个分类任务。因此，原始的CelebA被转换为具有8个任务的多标签数据，分别包括：整体、眼睛、头发、嘴巴、鼻子、胡须、脸颊、配饰；形成本报告所需的多任务数据集，验证多智能体任务超图的牵制的稀疏共享多任务学习方法的性能。
提供机构：
山西大学
