論文の概要: Attentive Task Interaction Network for Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10649v1
• Date: Tue, 25 Jan 2022 22:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 23:39:51.454479
• Title: Attentive Task Interaction Network for Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク学習のための注意的タスクインタラクションネットワーク
• Authors: Dimitrios Sinodinos, Narges Armanfard
• Abstract要約: ATI-Netは、各タスクに潜伏する特徴の知識蒸留を採用し、次に特徴マップを組み合わせて、デコーダに改善されたコンテキスト情報を提供する。 注目に基づくマルチタスクネットワークに知識蒸留を導入する新しいアプローチは,技術MTLベースラインの状態を上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1372815372396525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multitask learning (MTL) has recently gained a lot of popularity as a learning paradigm that can lead to improved per-task performance while also using fewer per-task model parameters compared to single task learning. One of the biggest challenges regarding MTL networks involves how to share features across tasks. To address this challenge, we propose the Attentive Task Interaction Network (ATI-Net). ATI-Net employs knowledge distillation of the latent features for each task, then combines the feature maps to provide improved contextualized information to the decoder. This novel approach to introducing knowledge distillation into an attention based multitask network outperforms state of the art MTL baselines such as the standalone MTAN and PAD-Net, with roughly the same number of model parameters.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習(MTL)は近年,タスク単位のパフォーマンス向上につながる学習パラダイムとして人気を集めている。 MTLネットワークに関する最大の課題のひとつは、タスク間で機能を共有する方法だ。 本稿では,この課題に対処するため,Attentive Task Interaction Network (ATI-Net)を提案する。 ATI-Netは、各タスクに潜伏する特徴の知識蒸留を採用し、次に特徴マップを組み合わせて、デコーダに改善されたコンテキスト情報を提供する。 注意に基づくマルチタスクネットワークに知識蒸留を導入する新しいアプローチは、スタンドアロンMTANやPAD-Netといった技術MTLベースラインの状態をほぼ同じ数のモデルパラメータで上回ります。

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