論文の概要: Saliency-Regularized Deep Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01117v1
• Date: Sun, 3 Jul 2022 20:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 15:42:50.459212
• Title: Saliency-Regularized Deep Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: 正則化深層多タスク学習
• Authors: Guangji Bai, Liang Zhao
• Abstract要約: マルチタスク学習は、知識を共有するために複数の学習タスクを強制し、一般化能力を改善する。 現代のディープマルチタスク学習は、潜在機能とタスク共有を共同で学習することができるが、それらはタスク関係において不明瞭である。 本稿では,潜在的特徴と明示的な課題関係を共同で学習するマルチタスク学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3810864598379755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multitask learning is a framework that enforces multiple learning tasks to share knowledge to improve their generalization abilities. While shallow multitask learning can learn task relations, it can only handle predefined features. Modern deep multitask learning can jointly learn latent features and task sharing, but they are obscure in task relation. Also, they predefine which layers and neurons should share across tasks and cannot learn adaptively. To address these challenges, this paper proposes a new multitask learning framework that jointly learns latent features and explicit task relations by complementing the strength of existing shallow and deep multitask learning scenarios. Specifically, we propose to model the task relation as the similarity between task input gradients, with a theoretical analysis of their equivalency. In addition, we innovatively propose a multitask learning objective that explicitly learns task relations by a new regularizer. Theoretical analysis shows that the generalizability error has been reduced thanks to the proposed regularizer. Extensive experiments on several multitask learning and image classification benchmarks demonstrate the proposed method effectiveness, efficiency as well as reasonableness in the learned task relation patterns.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習(multitask learning)は、複数の学習タスクを強制して知識を共有し、一般化能力を改善するフレームワークである。 浅いマルチタスク学習はタスクの関係を学習できるが、事前定義された機能しか扱えない。 現代の深層マルチタスク学習は、潜在機能とタスク共有を共同で学ぶことができるが、それらはタスク関係において曖昧である。 また、どの層とニューロンがタスク間で共有すべきかを事前に定義し、適応的に学習することができない。 本稿では,既存の浅層および深層マルチタスク学習シナリオの強みを補完することにより,潜在機能と明示的なタスク関係を協調的に学習する,新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。 具体的には,タスク関係をタスク入力勾配の類似性としてモデル化し,その等価性を理論的に解析する。 さらに,新しい正規化器によってタスク関係を明示的に学習するマルチタスク学習目標を提案する。 理論解析により,提案する正規化器により一般化可能性誤差が低減された。 複数のマルチタスク学習および画像分類ベンチマークにおいて、学習課題関連パターンにおける提案手法の有効性、効率性、合理的性を示す。

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