While there are many approaches to multi-task learning, hard parameter sharing in deep neural networks [1]} has become extremely popular in recent years. Its greatest advantages over other methods include (i) that it is known to be an efficient regularizer, theoretically [2]}, as well as in practice [3]}; and (ii) that it is easy to implement.

В настоящее время существует множество подходов к многозадачному обучению, но жесткое совместное использование параметров в глубоких нейронных сетях [1] стало чрезвычайно популярным в последние годы. Его главные преимущества перед другими методами включают в себя (i) известность эффективного регуляризатора в теории [2] и практике [3], и (ii) простоту реализации.