論文の概要: Multi-Task Meta Learning: learn how to adapt to unseen tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06989v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 12:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 16:36:52.157602
• Title: Multi-Task Meta Learning: learn how to adapt to unseen tasks
• Title（参考訳）: マルチタスクメタ学習:見えないタスクに適応する方法を学ぶ
• Authors: Richa Upadhyay, Prakash Chandra Chhipa, Ronald Phlypo, Rajkumar Saini, Marcus Liwicki
• Abstract要約: 本研究の目的は,MTL(Multi-Task Learning)とメタ学習という2つの学習パラダイムを統合することである。 メタ学習を用いた単一タスク学習と比較してMTLを向上させる手法として,マルチタスクメタ学習(MTML)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.287114092271669
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work aims to integrate two learning paradigms Multi-Task Learning (MTL) and meta learning, to bring together the best of both worlds, i.e., simultaneous learning of multiple tasks, an element of MTL and promptly adapting to new tasks with fewer data, a quality of meta learning. We propose Multi-task Meta Learning (MTML), an approach to enhance MTL compared to single task learning by employing meta learning. The fundamental idea of this work is to train a multi-task model, such that when an unseen task is introduced, it can learn in fewer steps whilst offering a performance at least as good as conventional single task learning on the new task or inclusion within the MTL. By conducting various experiments, we demonstrate this paradigm on two datasets and four tasks: NYU-v2 and the taskonomy dataset for which we perform semantic segmentation, depth estimation, surface normal estimation, and edge detection. MTML achieves state-of-the-art results for most of the tasks, and MTL also performs reasonably well for all tasks compared to single task learning.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,MTL(Multi-Task Learning)とメタラーニング(メタラーニング)という2つの学習パラダイムを統合することで,複数のタスクの同時学習,MTLの要素である複数のタスクの同時学習,少ないデータによる新たなタスクへの迅速な適応,メタラーニングの質といった両世界の長所をまとめることである。 メタ学習を用いた単一タスク学習と比較してMTLを向上させる手法として,マルチタスクメタ学習(MTML)を提案する。 この作業の基本的な考え方はマルチタスクモデルをトレーニングすることであり、未確認のタスクが導入されると、より少ないステップで学習できると同時に、新しいタスクやMLLへのインクルージョンに関する従来の単一タスク学習と同等のパフォーマンスを提供する。 様々な実験を行い、2つのデータセットと4つのタスク、nyu-v2とタスクノミーデータセットでこのパラダイムを実証し、意味セグメンテーション、深さ推定、表面正規推定、エッジ検出を行う。 MTMLは、ほとんどのタスクに対して最先端の結果を達成し、MTLは単一のタスク学習と比較して、すべてのタスクに対して合理的に機能する。

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