論文の概要: HydaLearn: Highly Dynamic Task Weighting for Multi-task Learning with Auxiliary Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11643v1
• Date: Wed, 26 Aug 2020 16:04:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 21:02:24.445637
• Title: HydaLearn: Highly Dynamic Task Weighting for Multi-task Learning with Auxiliary Tasks
• Title（参考訳）: HydaLearn: 補助タスクを用いたマルチタスク学習のための動的タスク重み付け
• Authors: Sam Verboven, Muhammad Hafeez Chaudhary, Jeroen Berrevoets, Wouter Verbeke
• Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)は、1つ以上の関連する補助タスクと表現を共有することでタスクのパフォーマンスを向上させることができる。 通常、MTL-networksは、個別のタスク損失の一定の重み付けによる複合損失関数に基づいて訓練される。 実際には, 一定損失重みは, (i) ミニバッチに基づく最適化において, 最適タスク重みは, ミニバッチのサンプル組成に応じて, 更新から次へと大きく変化する。 メインタスクのゲインを個別のタスク勾配に結びつけるインテリジェントな重み付けアルゴリズムであるHydaLearnを導入して,その情報を伝達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.095907708855597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-task learning (MTL) can improve performance on a task by sharing representations with one or more related auxiliary-tasks. Usually, MTL-networks are trained on a composite loss function formed by a constant weighted combination of the separate task losses. In practice, constant loss weights lead to poor results for two reasons: (i) the relevance of the auxiliary tasks can gradually drift throughout the learning process; (ii) for mini-batch based optimisation, the optimal task weights vary significantly from one update to the next depending on mini-batch sample composition. We introduce HydaLearn, an intelligent weighting algorithm that connects main-task gain to the individual task gradients, in order to inform dynamic loss weighting at the mini-batch level, addressing i and ii. Using HydaLearn, we report performance increases on synthetic data, as well as on two supervised learning domains.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習(MTL)は、1つ以上の関連する補助タスクと表現を共有することでタスクのパフォーマンスを向上させることができる。 通常、MTL-networksは、個別のタスク損失の一定の重み付けによる複合損失関数に基づいて訓練される。 実際には、一定の損失の重み付けは2つの理由から悪い結果をもたらす。 (i)補助作業の関連性は、学習過程を通じて徐々に漂うことができる。 (ii) ミニバッチに基づく最適化では, 最適タスクの重み付けは, ミニバッチのサンプル組成によって異なる。 我々は,メインタスクゲインを個別のタスク勾配に結合するインテリジェントな重み付けアルゴリズムであるHydaLearnを導入し,iとiiに対応するミニバッチレベルでの動的損失重み付けを通知する。 hydalearnを用いて,合成データおよび教師付き学習領域における性能向上を報告した。

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