論文の概要: Multitask Learning via Shared Features: Algorithms and Hardness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03112v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 13:04:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 13:13:27.137174
• Title: Multitask Learning via Shared Features: Algorithms and Hardness
• Title（参考訳）: 共有機能によるマルチタスク学習:アルゴリズムとハードネス
• Authors: Konstantina Bairaktari, Guy Blanc, Li-Yang Tan, Jonathan Ullman, Lydia Zakynthinou
• Abstract要約: マージン$gamma$のハーフスペースの概念クラスに対する時間学習アルゴリズムを提案する。 さらに,属性効率モデルでは学べない概念クラスが存在すると仮定すると,属性効率モデルでは学べるが効率的に学べない概念クラスを構築することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.45796459531414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the computational efficiency of multitask learning of Boolean functions over the $d$-dimensional hypercube, that are related by means of a feature representation of size $k \ll d$ shared across all tasks. We present a polynomial time multitask learning algorithm for the concept class of halfspaces with margin $\gamma$, which is based on a simultaneous boosting technique and requires only $\textrm{poly}(k/\gamma)$ samples-per-task and $\textrm{poly}(k\log(d)/\gamma)$ samples in total. In addition, we prove a computational separation, showing that assuming there exists a concept class that cannot be learned in the attribute-efficient model, we can construct another concept class such that can be learned in the attribute-efficient model, but cannot be multitask learned efficiently -- multitask learning this concept class either requires super-polynomial time complexity or a much larger total number of samples.
• Abstract（参考訳）: すべてのタスクで共有されるサイズ$k \ll d$の特徴表現によって関連づけられた$d$-dimensional hypercube上のブール関数のマルチタスク学習の計算効率について検討する。 ハーフスペースを持つ概念クラスに対して多項式時間マルチタスク学習アルゴリズムを提案する。これは同時ブースティング手法に基づいており、サンプル当たり$\textrm{poly}(k/\gamma)$サンプルと$\textrm{poly}(k\log(d)/\gamma)$サンプルのみを必要とする。 さらに,属性効率モデルでは学習できない概念クラスが存在すると仮定して,属性効率モデルでは学習できないがマルチタスクでは効率的に学習できない概念クラスを構築することができることを示す。

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