多任务学习概述：从普通神经网络到深度学习（说的很清楚）
https://www.cnblogs.com/shuzirank/p/7141017.html
多任务学习的最近研究：以NLP为例：
http://ruder.io/multi-task-learning-nlp/
关于triplet loss函数的一个blog：
https://blog.csdn.net/xiaofei0801/article/details/73801650
涉及到的问题：
1. 多任务之间需要设置权重，而权重的设置目前为止还是偏主观的判断。
2. 任务之间是否存在关联，会影响正则化设计的方式
3. 设置任务权重的方式只是一种方式，还有其他方式
4. 多任务之间的loss的取值区间，是否需要norm处理
5. 多任务之间是否需要学习某种条件不变性的特征，比如对光线/背景等。现多使用triplet方式。
6. 辅助性任务对最终结果有帮助：
l 相关；
l 相反；
l 线索性关系；
l 注意力模式，能够强迫网络学习某些特征；
l 量化特征，目标是离散的，转化成为连续的可能会更好；
l 表示学习，目标是让网络能学习一些可共享的任务，显式的让网络学习可迁移的特征提取网络。
