我给你列举一个详细生动的例子来说明，多个任务数据混合在一起的泛化性能好，还是利用多任务学习（multi-task learning）的泛化性能好！！

假设你正在学习做三种不同的手工艺品：编织毛衣、雕刻木雕、和折纸。现在你有两种方法来学习这些手工艺品：

1. 将所有材料混合在一起学习： 你把毛线、木头和纸张都混在一起，然后学习如何制作所有这些手工艺品。这种方法会让你对各种材料和技术有一定的了解，但可能会导致你在某个特定手工艺品上的表现不够深入，因为你的学习过程并没有针对特定的手工艺品进行深入的学习。

2. 利用多任务学习： 你分别学习编织毛衣、雕刻木雕和折纸这三种手工艺品。在学习的过程中，你会发现不同手工艺品之间存在一些共同的技巧和原则，比如精细的手部动作、对材料的熟悉程度等。你可以利用这些共同点来加深对每种手工艺品的理解，从而提高在各个手工艺品上的表现。

那么，哪种学习方法更好呢？

• 将所有材料混合在一起学习： 这种方法可能会使你对各种技术和材料有一定的了解，但可能导致在特定手工艺品上的表现不够深入。

• 利用多任务学习： 这种方法充分利用了不同手工艺品之间的共同点，通过学习多个相关任务来提高在每个任务上的表现。虽然可能会花费一些额外的学习时间，但最终可以在各个手工艺品上表现更加优秀。

类比到机器学习领域：

• 将所有任务数据混合在一起： 这种方法会让模型学习到各种不同任务的数据，但可能无法充分利用不同任务之间的关联信息，导致泛化性能有限。

• 利用多任务学习： 这种方法可以充分利用不同任务之间的关联信息，通过共享底层表示或共同的优化目标来提高模型的泛化性能，使得模型在各个任务上都表现更好。

综上所述，利用多任务学习可以更好地利用不同任务之间的关联信息，提高模型的泛化能力，使得模型在各个任务上的表现更加优秀。

总结

多任务学习的核心思想是通过共享模型参数来学习多个相关任务。这种共享机制在底层进行，旨在提升模型的泛化能力，并可能帮助解决数据稀疏或标注不足的问题。

当你有三个任务，并决定在底层使用5层全连接层进行共享时，共享的是这5层全连接层的权重和参数。这意味着，对于这三个任务，这些全连接层具有相同的结构和参数。当模型训练时，这些共享层会学习到对所有任务都通用的特征表示。

然而，仅仅把所有任务数据揉在一起，用一个模型输出并不一定能达到多任务学习的效果。多任务学习的优势在于，通过共享表示，不同的任务可以相互帮助学习。这是因为，虽然这些任务可能有所不同，但它们之间可能存在一些共同的低层次特征或模式。通过共享这些底层的表示，模型可以更好地泛化到新的任务和数据。

此外，多任务学习还包括任务特定层的设计。在共享层之后，每个任务通常会有自己的任务特定层，用于学习任务特定的特征和输出。这样可以确保模型在共享通用特征的同时，也能够处理每个任务的独特需求。

综上所述，多任务学习在底层的共享机制是通过共享模型参数来实现的，这有助于模型学习到对所有任务都通用的特征表示，并通过不同任务之间的相互作用来提升泛化能力。而简单地将所有任务数据揉在一起并不一定能达到这种效果。