在MAGNet模型中實現多任務學習時，常用的策略包括：
共享層參數：在MAGNet模型中，不同任務的網絡結構可以共享一部分層的參數，這樣可以減少模型的參數數量，提高模型的泛化能力和訓練效率。
多任務損失函數：在MAGNet模型中，可以設計多任務損失函數來同時優化多個任務的目標函數，通過聯合訓練來提高模型的性能。常見的多任務損失函數包括加權求和、平均值等。
任務間的交互：在MAGNet模型中，可以設計任務間的交互機制，讓不同任務之間可以互相影響，提高模型的性能。例如，可以設計門控機制來控制不同任務的信息流動。
動態權重調整：在MAGNet模型中，可以設計動態權重調整機制來自適應地調整不同任務的權重，根據任務的重要性來調整模型的訓練策略。
多任務特征提取器：在MAGNet模型中，可以設計專門的多任務特征提取器來提取適合多個任務的共享特征，從而提高模型的性能。常見的方法包括共享卷積層、注意力機制等。
