論文の概要: LibMTL: A Python Library for Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14338v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 16:00:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 16:02:12.784606
• Title: LibMTL: A Python Library for Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: LibMTL:マルチタスク学習のためのPythonライブラリ
• Authors: Baijiong Lin and Yu Zhang
• Abstract要約: LibMTLはPyTorch上に構築されたオープンソースのPythonライブラリで、Multi-Task Learning(MTL)のための統一的で包括的で再現可能な実装フレームワークを提供する。 LibMTL は MTL の異なる設定とアプローチを考慮し、多くの最先端 MTL メソッドをサポートしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.531240717484252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents LibMTL, an open-source Python library built on PyTorch, which provides a unified, comprehensive, reproducible, and extensible implementation framework for Multi-Task Learning (MTL). LibMTL considers different settings and approaches in MTL, and it supports a large number of state-of-the-art MTL methods, including 12 loss weighting strategies, 7 architectures, and 84 combinations of different architectures and loss weighting methods. Moreover, the modular design in LibMTL makes it easy-to-use and well extensible, thus users can easily and fast develop new MTL methods, compare with existing MTL methods fairly, or apply MTL algorithms to real-world applications with the support of LibMTL. The source code and detailed documentations of LibMTL are available at https://github.com/median-research-group/LibMTL and https://libmtl.readthedocs.io, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,PyTorch上に構築されたオープンソースのPythonライブラリLibMTLについて述べる。 LibMTLはMLLの異なる設定とアプローチを考慮し、12の損失重み付け戦略、7のアーキテクチャ、84の異なるアーキテクチャと損失重み付け方法の組み合わせを含む、数多くの最先端MTLメソッドをサポートしている。 さらに、LibMTLのモジュール設計は使いやすく、拡張性も良く、ユーザが新しいMTLメソッドを簡単に開発したり、既存のMTLメソッドを公平に比較したり、LibMTLをサポートする現実世界のアプリケーションにMTLアルゴリズムを適用することができる。 LibMTLのソースコードと詳細なドキュメントは、https://github.com/median-research-group/LibMTLとhttps://libmtl.readthedocs.ioで公開されている。

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