本論文では、限られたデータにおける学習の挑戦を克服するために、マルチタスククロス学習フレームワークが提案されている。通常、パラメトリックモデルを監視データからフィッティングするためには、十分に大きなデータセットが必要とされるが、データが不足している場合、モデルは未学習のケースに対して一般化できなくなる。この論文では、関連する複数のタスクにわたって決定論的なパラメータを同時に推定することにより、データの不足を解消する方法を示している。推定されたパラメータはタスクごとに異なることが可能でありながら、複数のデータソースからの情報を組み合わせることができるという制約付き最適化問題として定式化される。このフレームワークは、豊富なデータを持つタスクから稀なデータのタスクへの知識移転を可能にし、パラメータ推定の精度と信頼性を高める。理論的な保証が提供され、実データにおける画像分類や感染症の伝播における効率性が示されている。