論文の概要: ForkMerge: Mitigating Negative Transfer in Auxiliary-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12618v2
• Date: Wed, 24 May 2023 09:08:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 02:23:18.799708
• Title: ForkMerge: Mitigating Negative Transfer in Auxiliary-Task Learning
• Title（参考訳）: ForkMerge: 補助的タスク学習におけるネガティブトランスファーの軽減
• Authors: Junguang Jiang, Baixu Chen, Junwei Pan, Ximei Wang, Liu Dapeng, Jie Jiang, Mingsheng Long
• Abstract要約: 補助タスク学習(ATL)は、関連するタスクから得られる知識を活用することにより、目標タスクの性能を向上させることを目的としている。 複数のタスクを同時に学習すると、ターゲットタスクのみを学習するよりも精度が低下することがある。 ForkMergeは、モデルを定期的に複数のブランチにフォークし、タスクの重みを自動的に検索する新しいアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.16997852565098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Auxiliary-Task Learning (ATL) aims to improve the performance of the target task by leveraging the knowledge obtained from related tasks. Occasionally, learning multiple tasks simultaneously results in lower accuracy than learning only the target task, which is known as negative transfer. This problem is often attributed to the gradient conflicts among tasks, and is frequently tackled by coordinating the task gradients in previous works. However, these optimization-based methods largely overlook the auxiliary-target generalization capability. To better understand the root cause of negative transfer, we experimentally investigate it from both optimization and generalization perspectives. Based on our findings, we introduce ForkMerge, a novel approach that periodically forks the model into multiple branches, automatically searches the varying task weights by minimizing target validation errors, and dynamically merges all branches to filter out detrimental task-parameter updates. On a series of auxiliary-task learning benchmarks, ForkMerge outperforms existing methods and effectively mitigates negative transfer.
• Abstract（参考訳）: 補助タスク学習(ATL)は、関連するタスクから得られる知識を活用することにより、目標タスクの性能を向上させることを目的としている。 時には、複数のタスクを同時に学習することで、ターゲットタスクのみを学習するよりも精度が低くなります。 この問題は、しばしばタスク間の勾配衝突によって引き起こされ、前回の作業でタスク勾配を調整することでしばしば取り組まれる。 しかし、これらの最適化に基づく手法は、主に補助目標一般化能力を見落としている。 負転移の根本原因をよりよく理解するために,最適化と一般化の観点から実験的に検討した。 ForkMergeは、モデルを複数のブランチに周期的にフォークし、ターゲットの検証エラーを最小限にしてタスクの重みを自動的に検索し、すべてのブランチを動的にマージして、有害なタスクパラメータ更新をフィルタリングする新しいアプローチである。 一連の補助タスク学習ベンチマークでは、ForkMergeは既存の手法より優れ、負の転送を効果的に軽減する。

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