問題番号: No.54 (しっかりモード)

画像認識モデルにおいて、「道路の標識を識別するタスク」と「道路の歩行者を検出するタスク」をそれぞれ完全に独立した別々のニューラルネットワークで個別に開発・構築すると、モデルごとに大量の計算リソースやメモリが必要になり、車載エッジデバイスに収まらない問題がある。ネットワークの下層（特徴抽出を行う畳み込み層など）を共通の共有層とし、上層の出力層だけをタスクごとに分岐させることで、1つのモデルで複数の異なるタスクを同時に効率よく学習・実行させる手法はどれか。