論文の概要: Multi-Task Cooperative Learning via Searching for Flat Minima

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12090v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 14:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 15:11:23.599451
• Title: Multi-Task Cooperative Learning via Searching for Flat Minima
• Title（参考訳）: フラットミニマの探索によるマルチタスク協調学習
• Authors: Fuping Wu, Le Zhang, Yang Sun, Yuanhan Mo, Thomas Nichols, and Bartlomiej W. Papiez
• Abstract要約: 本稿では,MTLを多段最適化問題として定式化し,各タスクから協調的なアプローチで特徴を学習させることを提案する。 具体的には、他のタスクの学習したサブモデルを利用する代わりに、各タスクのサブモデルを更新する。 最適化時の負の伝達問題を緩和するため、現在の目的関数に対する平坦な最小値を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.835287696319641
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-task learning (MTL) has shown great potential in medical image analysis, improving the generalizability of the learned features and the performance in individual tasks. However, most of the work on MTL focuses on either architecture design or gradient manipulation, while in both scenarios, features are learned in a competitive manner. In this work, we propose to formulate MTL as a multi/bi-level optimization problem, and therefore force features to learn from each task in a cooperative approach. Specifically, we update the sub-model for each task alternatively taking advantage of the learned sub-models of the other tasks. To alleviate the negative transfer problem during the optimization, we search for flat minima for the current objective function with regard to features from other tasks. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, we validate our method on three publicly available datasets. The proposed method shows the advantage of cooperative learning, and yields promising results when compared with the state-of-the-art MTL approaches. The code will be available online.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習 (MTL) は, 医療画像解析において大きな可能性を示し, 学習した特徴の一般化性, 個々のタスクにおける性能を向上させる。 しかし、MTLの研究のほとんどはアーキテクチャ設計か勾配操作に重点を置いているが、どちらのシナリオでも、機能は競争力のある方法で学習されている。 本研究では,マルチ/biレベルの最適化問題としてmtlを定式化することを提案する。 具体的には、各タスクのサブモデルを更新し、他のタスクの学習したサブモデルを活用する。 最適化時の負の伝達問題を緩和するため、他のタスクの特徴に関して現在の目的関数の平坦な最小値を求める。 提案手法の有効性を示すため,提案手法を3つの公開データセット上で検証した。 提案手法は協調学習の利点を示し,最先端のMTL手法と比較して有望な結果が得られる。 コードはオンラインで入手できる。

関連論文リスト

• Fair Resource Allocation in Multi-Task Learning [12.776767874217663]
  マルチタスク学習(MTL)はタスク間の共有知識を活用でき、データ効率と一般化性能が向上する。 MTLにおける大きな課題は、いくつかのタスクの公平な最適化を妨げる、矛盾する勾配の存在にある。 通信ネットワークにおける公平なリソース割り当てに着想を得て,新しいMTL最適化法であるFairGradを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T22:46:14Z)
• Distribution Matching for Multi-Task Learning of Classification Tasks: a Large-Scale Study on Faces & Beyond [62.406687088097605]
  マルチタスク学習(MTL)は、複数の関連するタスクを共同で学習し、共有表現空間から恩恵を受けるフレームワークである。 MTLは、ほとんど重複しない、あるいは重複しないアノテーションで分類タスクで成功することを示す。 本稿では,分散マッチングによるタスク間の知識交換を可能にする新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T14:18:11Z)
• Task Aware Feature Extraction Framework for Sequential Dependence Multi-Task Learning [1.0765359420035392]
  我々は厳密な数学的観点から逐次依存型MLLを解析する。 逐次依存型MLLのためのタスク認識特徴抽出(TAFE)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-06T13:12:59Z)
• Improving Multi-task Learning via Seeking Task-based Flat Regions [38.28600737969538]
  MTL(Multi-Task Learning)は、ディープニューラルネットワークをトレーニングするための強力な学習パラダイムである。 MTLには、究極の勾配降下方向を導出するためにタスク勾配を操作することに焦点を当てた、新たな作業ラインがある。 単タスク学習におけるモデル一般化能力を向上するシャープネス認識最小化という,最近導入されたトレーニング手法を活用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T17:19:30Z)
• Pareto Manifold Learning: Tackling multiple tasks via ensembles of single-task models [50.33956216274694]
  マルチタスク学習(MTL)では、タスクは、ソリューションへの最適化を導くのではなく、互いに達成したパフォーマンスを競い、制限することができる。 重み空間におけるアンサンブル手法であるTextitPareto Manifold Learningを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T11:20:54Z)
• Multi-Task Learning as a Bargaining Game [63.49888996291245]
  マルチタスク学習(MTL)では、複数のタスクを同時に予測するためにジョイントモデルを訓練する。 これらの異なるタスクの勾配が矛盾する可能性があるため、MTLのジョイントモデルを訓練すると、対応するシングルタスクモデルよりも低いパフォーマンスが得られる。 本稿では,パラメータ更新のジョイント方向で合意に達するためのタスクを交渉する交渉ゲームとして,勾配の組み合わせステップを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-02T13:21:53Z)
• Semi-supervised Multi-task Learning for Semantics and Depth [88.77716991603252]
  MTL(Multi-Task Learning)は、関連するタスク間で表現を共有することで、モデル一般化を強化することを目的としている。 そこで本研究では,異なるデータセットから利用可能な監視信号を活用するために,半教師付きマルチタスク学習(MTL)手法を提案する。 本稿では,データセット間の整合性の問題を軽減するために,様々なアライメントの定式化を施したドメイン認識識別器構造を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T07:43:39Z)
• Multi-Task Learning with Deep Neural Networks: A Survey [0.0]
  マルチタスク学習(Multi-task learning、MTL)は、複数のタスクを共有モデルで同時に学習する機械学習のサブフィールドである。 深層ニューラルネットワークにおけるマルチタスク学習手法の概要を述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-10T19:31:04Z)
• Task-Feature Collaborative Learning with Application to Personalized Attribute Prediction [166.87111665908333]
  本稿では,TFCL(Task-Feature Collaborative Learning)と呼ばれる新しいマルチタスク学習手法を提案する。 具体的には、まず、特徴とタスクの協調的なグループ化を活用するために、不均一なブロック対角構造正規化器を用いたベースモデルを提案する。 実際の拡張として,重なり合う機能と難易度を区別することで,基本モデルを拡張します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T02:32:04Z)
• Multi-Task Learning for Dense Prediction Tasks: A Survey [87.66280582034838]
  マルチタスク学習(MTL)技術は、性能、計算、メモリフットプリントに関する有望な結果を示している。 我々は、コンピュータビジョンにおけるMLLのための最先端のディープラーニングアプローチについて、よく理解された視点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T09:15:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。