論文の概要: Latent Group Structured Multi-task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11904v1
• Date: Tue, 24 Nov 2020 05:38:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 13:45:27.264214
• Title: Latent Group Structured Multi-task Learning
• Title（参考訳）: 潜在グループ構造化マルチタスク学習
• Authors: Xiangyu Niu, Yifan Sun, Jinyuan Sun
• Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)では,様々なタスクを共同で学習することで,鍵となる機械学習アルゴリズムの性能を向上させる。 本稿では,事前情報によって定義されたグループ構造化タスクを奨励するグループ構造化潜在空間マルチタスク学習モデルを提案する。 合成データセットと実世界のデータセットの両方で実験が行われ、シングルタスク学習よりも競争力のあるパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.827177139912107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multi-task learning (MTL), we improve the performance of key machine learning algorithms by training various tasks jointly. When the number of tasks is large, modeling task structure can further refine the task relationship model. For example, often tasks can be grouped based on metadata, or via simple preprocessing steps like K-means. In this paper, we present our group structured latent-space multi-task learning model, which encourages group structured tasks defined by prior information. We use an alternating minimization method to learn the model parameters. Experiments are conducted on both synthetic and real-world datasets, showing competitive performance over single-task learning (where each group is trained separately) and other MTL baselines.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習(MTL)では,様々なタスクを共同で学習することで,鍵となる機械学習アルゴリズムの性能を向上させる。 タスク数が大きければ、モデリングタスク構造はタスク関係モデルをさらに洗練することができる。 例えば、タスクはメタデータに基づいてグループ化したり、K-meansのような単純な前処理ステップでグループ化することができる。 本稿では,事前情報によって定義されたグループ構造化タスクを奨励するグループ構造化潜在空間マルチタスク学習モデルを提案する。 モデルパラメータの学習には,交代最小化法を用いる。 合成データセットと実世界のデータセットの両方で実験が行われ、シングルタスク学習(各グループが個別にトレーニングされる)と他のMLLベースラインとの競合性能を示している。

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