Task-specific Head

释义 Definition

task-specific head：常见于机器学习/深度学习语境，指在共享的“主干网络/编码器”（backbone/encoder）之上，为某个具体任务（如分类、回归、问答、分割等）单独添加的输出模块/预测层（例如一小段全连接层、分类器或解码器），用于把通用表征转换成该任务所需的结果。
（也可按字面理解为“针对某项任务的负责人/头目”，但在技术语境中多指模型结构。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌtæsk spəˈsɪfɪk hɛd/

例句 Examples

We added a task-specific head for sentiment classification.
我们为情感分类添加了一个任务专用的输出头。

The model shares one encoder across tasks, but each dataset uses a different task-specific head to produce labels, which improves flexibility without retraining the entire network.
该模型在多个任务间共享同一个编码器，但每个数据集使用不同的任务专用输出头来生成标签，从而在不重训整个网络的情况下提升了灵活性。

词源 Etymology

task-specific 由 task（任务）+ specific（特定的）构成，表示“为某项任务量身定做”。head 在机器学习里常借用“头/端”的比喻，指网络末端负责“出结果”的部分（如分类头、回归头），与提供通用特征的 backbone/encoder 相对应。

相关词 Related Words

• Backbone
• Encoder
• Decoder
• Classifier
• Output Layer
• Fine-tuning
• Multi-task Learning
• Transfer Learning

文学与著作 Literary Works

• BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding（提到在预训练模型之上添加“任务特定”的输出层/分类层，概念与 task-specific head 对应）
• *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer (T5)*（将共享模型与任务特定的输出方式进行对比与讨论）
• Multi-Task Learning（Rich Caruana，1997；多任务学习经典论文，常用“共享表示 + 任务特定输出/头部”的结构表述）