論文の概要: Identification of Negative Transfers in Multitask Learning Using Surrogate Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14582v2
• Date: Wed, 27 Dec 2023 15:49:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:12:07.276565
• Title: Identification of Negative Transfers in Multitask Learning Using Surrogate Models
• Title（参考訳）: 代理モデルを用いたマルチタスク学習における負転移の同定
• Authors: Dongyue Li, Huy L. Nguyen, and Hongyang R. Zhang
• Abstract要約: マルチタスク学習は、複数の関連するソースタスクで強化することで、低リソースのターゲットタスクのトレーニングに広く使用されている。 マルチタスク学習における重要な問題は、ターゲットタスクに利益をもたらすソースタスクのサブセットを特定することである。 本稿では,サロゲートモデルを用いてこの問題に対処する効率的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.882265735630046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multitask learning is widely used in practice to train a low-resource target task by augmenting it with multiple related source tasks. Yet, naively combining all the source tasks with a target task does not always improve the prediction performance for the target task due to negative transfers. Thus, a critical problem in multitask learning is identifying subsets of source tasks that would benefit the target task. This problem is computationally challenging since the number of subsets grows exponentially with the number of source tasks; efficient heuristics for subset selection do not always capture the relationship between task subsets and multitask learning performances. In this paper, we introduce an efficient procedure to address this problem via surrogate modeling. In surrogate modeling, we sample (random) subsets of source tasks and precompute their multitask learning performances. Then, we approximate the precomputed performances with a linear regression model that can also predict the multitask performance of unseen task subsets. We show theoretically and empirically that fitting this model only requires sampling linearly many subsets in the number of source tasks. The fitted model provides a relevance score between each source and target task. We use the relevance scores to perform subset selection for multitask learning by thresholding. Through extensive experiments, we show that our approach predicts negative transfers from multiple source tasks to target tasks much more accurately than existing task affinity measures. Additionally, we demonstrate that for several weak supervision datasets, our approach consistently improves upon existing optimization methods for multitask learning.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習は、複数の関連するソースタスクで強化することで、低リソースのターゲットタスクのトレーニングに広く利用されている。 しかしながら、すべてのソースタスクとターゲットタスクをネイティブに組み合わせることで、負の転送による目標タスクの予測性能が必ずしも向上するとは限らない。 したがって、マルチタスク学習における重要な問題は、ターゲットタスクに有利なソースタスクのサブセットを特定することである。 サブセット選択のための効率的なヒューリスティックは、タスクサブセットとマルチタスク学習のパフォーマンスの関係を常に捉えているとは限らない。 本稿では,代理モデルを用いてこの問題に対処する効率的な手法を提案する。 代理モデルでは、ソースタスクの(ランダムな)サブセットをサンプリングし、マルチタスク学習性能を事前計算する。 次に,未処理のタスクサブセットのマルチタスク性能を予測できる線形回帰モデルを用いて,事前計算した性能を近似する。 理論的および実証的に、このモデルに適合するには、ソースタスクの数で線形に多数のサブセットをサンプリングするだけでよいことを示します。 適合モデルは、ソースとターゲットタスク間の関連スコアを提供する。 関連スコアを用いて、閾値付けによるマルチタスク学習のためのサブセット選択を行う。 実験により,提案手法は既存のタスク親和性尺度よりもはるかに正確に,複数のタスクからの負の移動を予測できることを示す。 さらに,いくつかの弱い教師付きデータセットに対して,マルチタスク学習のための既存の最適化手法を一貫して改善することを示す。

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