論文の概要: Fair Resource Allocation in Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15638v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 22:46:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 17:41:22.363611
• Title: Fair Resource Allocation in Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク学習における公平な資源配分
• Authors: Hao Ban, Kaiyi Ji
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.094058684565702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By jointly learning multiple tasks, multi-task learning (MTL) can leverage the shared knowledge across tasks, resulting in improved data efficiency and generalization performance. However, a major challenge in MTL lies in the presence of conflicting gradients, which can hinder the fair optimization of some tasks and subsequently impede MTL's ability to achieve better overall performance. Inspired by fair resource allocation in communication networks, we formulate the optimization of MTL as a utility maximization problem, where the loss decreases across tasks are maximized under different fairness measurements. To solve this problem, we propose FairGrad, a novel MTL optimization method. FairGrad not only enables flexible emphasis on certain tasks but also achieves a theoretical convergence guarantee. Extensive experiments demonstrate that our method can achieve state-of-the-art performance among gradient manipulation methods on a suite of multi-task benchmarks in supervised learning and reinforcement learning. Furthermore, we incorporate the idea of $\alpha$-fairness into loss functions of various MTL methods. Extensive empirical studies demonstrate that their performance can be significantly enhanced. Code is provided at \url{https://github.com/OptMN-Lab/fairgrad}.
• Abstract（参考訳）: 複数のタスクを共同学習することで、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。 しかし、MTLにおける大きな課題は矛盾する勾配の存在であり、これはいくつかのタスクの公平な最適化を妨げ、その結果、MTLの全体的な性能向上を阻害する。 通信ネットワークにおける公平な資源配分に着想を得て,MTLの最適化を実用的最大化問題として定式化し,タスク間の損失の減少を異なる公正度測定で最大化する。 この問題を解決するために,新しいMTL最適化法であるFairGradを提案する。 FairGradは特定のタスクを柔軟に強調するだけでなく、理論的収束を保証する。 大規模実験により,教師付き学習と強化学習におけるマルチタスクベンチマークのスイート上で,勾配操作手法の最先端性能が得られた。 さらに、様々なmtl法の損失関数に$\alpha$-fairnessという概念を取り入れている。 広範な実証研究は、その性能が著しく向上することを示している。 コードは \url{https://github.com/optmn-lab/fairgrad} で提供される。

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