論文の概要: Robust Analysis of Multi-Task Learning Efficiency: New Benchmarks on Light-Weighed Backbones and Effective Measurement of Multi-Task Learning Challenges by Feature Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03557v2
• Date: Wed, 17 Apr 2024 01:01:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 19:01:11.468627
• Title: Robust Analysis of Multi-Task Learning Efficiency: New Benchmarks on Light-Weighed Backbones and Effective Measurement of Multi-Task Learning Challenges by Feature Disentanglement
• Title（参考訳）: マルチタスク学習効率のロバスト解析:ライトウェイドバックボーンの新しいベンチマークと特徴差によるマルチタスク学習課題の効果的測定
• Authors: Dayou Mao, Yuhao Chen, Yifan Wu, Maximilian Gilles, Alexander Wong,
• Abstract要約: 本稿では,既存のMTL手法の効率性に焦点をあてる。 バックボーンを小さくしたメソッドの大規模な実験と,MetaGraspNetデータセットを新しいテストグラウンドとして実施する。 また,MTLにおける課題の新規かつ効率的な識別子として,特徴分散尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.51496713076253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the main motivations of MTL is to develop neural networks capable of inferring multiple tasks simultaneously. While countless methods have been proposed in the past decade investigating robust model architectures and efficient training algorithms, there is still lack of understanding of these methods when applied on smaller feature extraction backbones, the generalizability of the commonly used fast approximation technique of replacing parameter-level gradients with feature level gradients, and lack of comprehensive understanding of MTL challenges and how one can efficiently and effectively identify the challenges. In this paper, we focus on the aforementioned efficiency aspects of existing MTL methods. We first carry out large-scale experiments of the methods with smaller backbones and on a the MetaGraspNet dataset as a new test ground. We also compare the existing methods with and without using the fast gradient surrogate and empirically study the generalizability of this technique. Lastly, we propose Feature Disentanglement measure as a novel and efficient identifier of the challenges in MTL, and propose Ranking Similarity score as an evaluation metric for different identifiers to prove the faithfulness of our method.
• Abstract（参考訳）: MTLの主な動機の1つは、複数のタスクを同時に推測できるニューラルネットワークを開発することである。 過去10年間、ロバストなモデルアーキテクチャと効率的なトレーニングアルゴリズムを調査する無数の手法が提案されてきたが、より小さな特徴抽出バックボーンに適用された場合、これらの手法の理解の欠如、パラメータレベルの勾配を特徴レベル勾配に置き換える高速近似法の一般化可能性、MTL課題の包括的理解の欠如、その課題を効果的に効果的に特定する方法の欠如、などがあげられる。 本稿では,既存のMTL手法の効率性に焦点をあてる。 バックボーンを小さくしたメソッドの大規模な実験と,MetaGraspNetデータセットを新しいテストグラウンドとして実施する。 また,従来の手法と高速勾配サロゲートの使用の有無を比較し,この手法の一般化可能性について実験的に検討する。 最後に,MTLにおける課題の新規かつ効率的な識別子として特徴分散尺度を提案し,異なる識別子に対する評価指標としてランク付け類似度スコアを提案し,提案手法の忠実さを証明する。

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