論文の概要: Multi-Task Variational Information Bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00339v4
• Date: Mon, 1 Mar 2021 12:12:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:09:15.828056
• Title: Multi-Task Variational Information Bottleneck
• Title（参考訳）: マルチタスク変動情報ボトルネック
• Authors: Weizhu Qian, Bowei Chen, Yichao Zhang, Guanghui Wen and Franck Gechter
• Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)は、機械学習と人工知能において重要な課題である。 本稿では、変動情報ボトルネック(VIB)のアーキテクチャに基づくMTLモデルを提案する。 敵攻撃下での3つの公開データセットの広範囲な観測により、提案モデルが最先端のアルゴリズムと競合していることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.55293326934818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-task learning (MTL) is an important subject in machine learning and artificial intelligence. Its applications to computer vision, signal processing, and speech recognition are ubiquitous. Although this subject has attracted considerable attention recently, the performance and robustness of the existing models to different tasks have not been well balanced. This article proposes an MTL model based on the architecture of the variational information bottleneck (VIB), which can provide a more effective latent representation of the input features for the downstream tasks. Extensive observations on three public data sets under adversarial attacks show that the proposed model is competitive to the state-of-the-art algorithms concerning the prediction accuracy. Experimental results suggest that combining the VIB and the task-dependent uncertainties is a very effective way to abstract valid information from the input features for accomplishing multiple tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習(MTL)は、機械学習と人工知能において重要な課題である。 コンピュータビジョン、信号処理、音声認識への応用は至るところで行われている。 この課題は最近かなりの注目を集めているが、既存のモデルの異なるタスクに対するパフォーマンスと堅牢性はバランスが取れていない。 本稿では、変動情報ボトルネック(VIB)のアーキテクチャに基づくMTLモデルを提案する。 敵攻撃下での3つの公開データセットの広範囲な観測により、提案モデルは予測精度に関する最先端のアルゴリズムと競合することが示された。 実験結果から,VIBとタスク依存不確実性を組み合わせることは,複数のタスクを達成するための入力特徴から有効な情報を抽象化する上で極めて有効な方法であることが示唆された。

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