In our experiments, the Nesterov Adam optimizer [1]}, an improved variant of the Adam optimization algorithm, was used with a learning rate of 0.0002 and a batch size of 4. The proposed multi-task neural network was trained with the global loss function for 150 epochs and early stopping of 20 epochs.

В наших экспериментах использовался оптимизатор Nesterov Adam [1], улучшенный вариант алгоритма оптимизации Adam, с шагом обучения 0.0002 и размером пакета 4. Предлагаемая нейронная сеть с несколькими задачами обучалась с использованием глобальной функции потерь в течение 150 эпох с ранней остановкой после 20 эпох.