Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive and Robust Multi-Task Learning

論文の概要: Adaptive and Robust Multi-Task Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05250v3
Date: Sun, 21 May 2023 15:38:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-24 06:35:16.549996
Title: Adaptive and Robust Multi-Task Learning
Title（参考訳）: 適応的でロバストなマルチタスク学習
Authors: Yaqi Duan, Kaizheng Wang
Abstract要約: 異なるソースから収集した複数のデータセットを同時に解析することを目的としたマルチタスク学習問題について検討する。本稿では,それらのタスク間の類似性を自動で活用する適応手法のファミリーを提案する。我々は,これらの手法の統計的保証を鋭く導き,その頑健さを不利なタスクに対して証明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.817958136846778
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the multi-task learning problem that aims to simultaneously analyze multiple datasets collected from different sources and learn one model for each of them. We propose a family of adaptive methods that automatically utilize possible similarities among those tasks while carefully handling their differences. We derive sharp statistical guarantees for the methods and prove their robustness against outlier tasks. Numerical experiments on synthetic and real datasets demonstrate the efficacy of our new methods.
Abstract（参考訳）: 本研究では,異なるソースから収集した複数のデータセットを同時に解析し,それぞれに1つのモデルを学習することを目的としたマルチタスク学習問題について検討する。本稿では,これらのタスク間の類似点を自動的に活用し,その相違点を慎重に処理する適応手法のファミリーを提案する。鋭い統計的保証を導出し,外れたタスクに対するロバスト性を証明する。合成データと実データに関する数値実験により,新しい手法の有効性が示された。

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