論文の概要: A Tree-Structured Multi-Task Model Recommender

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05092v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 00:09:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 13:40:28.614433
• Title: A Tree-Structured Multi-Task Model Recommender
• Title（参考訳）: 木構造型マルチタスクモデルレコメンダ
• Authors: Lijun Zhang, Xiao Liu, Hui Guan
• Abstract要約: 木構造型マルチタスクアーキテクチャは、マルチタスク学習(MTL)のコンテキストにおいて、複数の視覚タスクに取り組むために採用されている。 本稿では,モデルトレーニングを行なわずにユーザ指定の計算予算を満たしながら高いタスク性能を実現することができる木構造マルチタスクアーキテクチャを提案する。 一般的なMTLベンチマークの大規模な評価は、推奨アーキテクチャが最先端のMTL手法と比較して、競合するタスク精度と計算効率を達成できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.445073413243925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tree-structured multi-task architectures have been employed to jointly tackle multiple vision tasks in the context of multi-task learning (MTL). The major challenge is to determine where to branch out for each task given a backbone model to optimize for both task accuracy and computation efficiency. To address the challenge, this paper proposes a recommender that, given a set of tasks and a convolutional neural network-based backbone model, automatically suggests tree-structured multi-task architectures that could achieve a high task performance while meeting a user-specified computation budget without performing model training. Extensive evaluations on popular MTL benchmarks show that the recommended architectures could achieve competitive task accuracy and computation efficiency compared with state-of-the-art MTL methods.
• Abstract（参考訳）: 木構造型マルチタスクアーキテクチャは、マルチタスク学習(MTL)のコンテキストにおいて、複数の視覚タスクに共同で取り組むために使用されている。 主な課題は、タスクの正確性と計算効率の両方を最適化するためのバックボーンモデルが与えられた場合、各タスクの分岐先を決定することである。 そこで本研究では,タスクセットと畳み込みニューラルネットワークに基づくバックボーンモデルを用いて,モデルトレーニングを行なわずにユーザ指定の計算予算を満たしながら高いタスク性能を実現することができる木構造型マルチタスクアーキテクチャを自動提案する。 一般的なMTLベンチマークの大規模な評価は、推奨アーキテクチャが最先端のMTL手法と比較して、競合するタスク精度と計算効率を達成できることを示している。

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