論文の概要: Learning and Sharing: A Multitask Genetic Programming Approach to Image Feature Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09444v2
• Date: Fri, 18 Dec 2020 20:51:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-02 07:17:37.013892
• Title: Learning and Sharing: A Multitask Genetic Programming Approach to Image Feature Learning
• Title（参考訳）: 学習と共有:画像特徴学習のためのマルチタスク遺伝的プログラミングアプローチ
• Authors: Ying Bi, Bing Xue, and Mengjie Zhang
• Abstract要約: 遺伝的プログラミング(GP)は分類のための画像特徴学習に成功している。 本稿では,訓練データに制限のある分類のための画像特徴学習のためのマルチタスクgp手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6505255523706115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using evolutionary computation algorithms to solve multiple tasks with knowledge sharing is a promising approach. Image feature learning can be considered as a multitask problem because different tasks may have a similar feature space. Genetic programming (GP) has been successfully applied to image feature learning for classification. However, most of the existing GP methods solve one task, independently, using sufficient training data. No multitask GP method has been developed for image feature learning. Therefore, this paper develops a multitask GP approach to image feature learning for classification with limited training data. Owing to the flexible representation of GP, a new knowledge sharing mechanism based on a new individual representation is developed to allow GP to automatically learn what to share across two tasks and to improve its learning performance. The shared knowledge is encoded as a common tree, which can represent the common/general features of two tasks. With the new individual representation, each task is solved using the features extracted from a common tree and a task-specific tree representing task-specific features. To learn the best common and task-specific trees, a new evolutionary process and new fitness functions are developed. The performance of the proposed approach is examined on six multitask problems of 12 image classification datasets with limited training data and compared with three GP and 14 non-GP-based competitive methods. Experimental results show that the new approach outperforms these compared methods in almost all the comparisons. Further analysis reveals that the new approach learns simple yet effective common trees with high effectiveness and transferability.
• Abstract（参考訳）: 進化的計算アルゴリズムを使って知識共有で複数のタスクを解くことは有望なアプローチである。 画像特徴学習は、異なるタスクが同様の特徴空間を持つ可能性があるため、マルチタスク問題とみなすことができる。 遺伝的プログラミング(GP)は分類のための画像特徴学習に成功している。 しかし、既存のGP手法のほとんどは、十分なトレーニングデータを用いて独立して1つのタスクを解く。 画像特徴学習のためのマルチタスクgp手法は開発されていない。 そこで本稿では,限られた学習データを用いた画像特徴学習のためのマルチタスクGP手法を提案する。 GPの柔軟な表現により、GPが2つのタスク間で何を共有すべきかを自動的に学習し、学習性能を向上させるために、新しい個別表現に基づく知識共有機構が開発された。 共有知識は共通木としてコード化され、2つのタスクの共通/一般的な特徴を表現することができる。 新しい個別表現では、共通木とタスク固有の特徴を表すタスク固有木から抽出した特徴を用いて各タスクを解く。 最も一般的な、タスク固有の木を学ぶために、新しい進化過程と新しいフィットネス機能を開発した。 提案手法の性能を,訓練データに制限のある12の画像分類データセットの6つのマルチタスク問題に対して検討し,3つのGPと14の非GPベースの競合手法と比較した。 実験の結果, この手法は, ほぼすべての比較において, 比較手法よりも優れていることがわかった。 さらなる分析により、新しいアプローチは単純だが効果的な共通木を高い有効性と伝達性で学習することが明らかとなった。

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