論文の概要: Semisoft Task Clustering for Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17204v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 07:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 16:05:10.747168
• Title: Semisoft Task Clustering for Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク学習のためのセミソフトタスククラスタリング
• Authors: Yuzhao Zhang, Yifan Sun
• Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)は、複数の関連する予測タスクの性能を向上させることを目的としている。 そこで本研究では,タスククラスタリング構造を半ソフトなタスククラスタリング手法として提案する。 合成および実世界のデータセットに基づく実験結果は,提案手法の有効性と有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.806911268410107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-task learning (MTL) aims to improve the performance of multiple related prediction tasks by leveraging useful information from them. Due to their flexibility and ability to reduce unknown coefficients substantially, the task-clustering-based MTL approaches have attracted considerable attention. Motivated by the idea of semisoft clustering of data, we propose a semisoft task clustering approach, which can simultaneously reveal the task cluster structure for both pure and mixed tasks as well as select the relevant features. The main assumption behind our approach is that each cluster has some pure tasks, and each mixed task can be represented by a linear combination of pure tasks in different clusters. To solve the resulting non-convex constrained optimization problem, we design an efficient three-step algorithm. The experimental results based on synthetic and real-world datasets validate the effectiveness and efficiency of the proposed approach. Finally, we extend the proposed approach to a robust task clustering problem.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習(MTL)は、複数の関連する予測タスクの性能を向上させることを目的としている。 未知の係数を著しく低減する柔軟性と能力のため、タスククラスタリングに基づくMTLアプローチは注目されている。 そこで我々は,データの半ソフトクラスタリングの考え方に動機づけられ,純粋タスクと混合タスクの両方のタスククラスタ構造を同時に明らかにし,関連する機能を選択する半ソフトタスククラスタリング手法を提案する。 このアプローチの背後にある主な前提は、各クラスタにはいくつかの純粋なタスクがあり、それぞれの混合タスクは異なるクラスタ内の純粋なタスクの線形結合によって表現できるということです。 結果として生じる非凸制約最適化問題を解決するために,効率的な3ステップアルゴリズムを設計する。 合成および実世界のデータセットに基づく実験結果は,提案手法の有効性と有効性を検証する。 最後に,提案手法をロバストなタスククラスタリング問題に拡張する。

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