論文の概要: Challenging Common Assumptions in Multi-task Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04698v1
- Date: Wed, 8 Nov 2023 14:10:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-09 15:33:44.688494
- Title: Challenging Common Assumptions in Multi-task Learning
- Title(参考訳): マルチタスク学習における共通想定の充足
- Authors: Cathrin Elich, Lukas Kirchdorfer, Jan M. K\"ohler, Lukas Schott
- Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)におけるAdamのような一般的なSTLツールの役割について述べる。
STLとMTLの驚くべき類似性は、より広い文脈で両方の分野からの手法を検討することを示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.8402080392117757
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While multi-task learning (MTL) has gained significant attention in recent
years, its underlying mechanisms remain poorly understood. Recent methods did
not yield consistent performance improvements over single task learning (STL)
baselines, underscoring the importance of gaining more profound insights about
challenges specific to MTL. In our study, we challenge common assumptions in
MTL in the context of STL: First, the choice of optimizer has only been mildly
investigated in MTL. We show the pivotal role of common STL tools such as the
Adam optimizer in MTL. We deduce the effectiveness of Adam to its partial
loss-scale invariance. Second, the notion of gradient conflicts has often been
phrased as a specific problem in MTL. We delve into the role of gradient
conflicts in MTL and compare it to STL. For angular gradient alignment we find
no evidence that this is a unique problem in MTL. We emphasize differences in
gradient magnitude as the main distinguishing factor. Lastly, we compare the
transferability of features learned through MTL and STL on common image
corruptions, and find no conclusive evidence that MTL leads to superior
transferability. Overall, we find surprising similarities between STL and MTL
suggesting to consider methods from both fields in a broader context.
- Abstract(参考訳): 近年,マルチタスク学習(MTL)が注目されているが,その基盤となるメカニズムはよく分かっていない。
最近の手法ではシングルタスク学習(stl)ベースラインよりも一貫したパフォーマンス改善が得られず、mtl特有の課題に関する深い洞察を得ることの重要性が強調された。
本研究では,stlの文脈におけるmtlの一般的な仮定に挑戦する: まず,mtlではオプティマイザの選択が軽度に検討されている。
MTLにおけるAdam Optimizationrのような一般的なSTLツールの役割を示す。
我々はAdamの有効性をその部分的損失スケール不変性に推定する。
第二に、勾配衝突の概念は、しばしばMTLの特定の問題として表現される。
MTLにおける勾配衝突の役割を探求し、STLと比較する。
角勾配アライメントに対しては、これが MTL の唯一の問題であることを示す証拠は見つからない。
主な要因として勾配等級の違いを強調した。
最後に,MTL と STL を用いて学習した特徴の変換可能性を比較し,MTL がより優れた転送可能性をもたらすという決定的な証拠は見つからない。
全体として、STLとMTLの驚くべき類似性は、より広い文脈で両方の分野からの手法を検討することを示唆している。
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