論文の概要: Giving each task what it needs -- leveraging structured sparsity for tailored multi-task learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03048v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 08:23:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 19:19:28.737105
- Title: Giving each task what it needs -- leveraging structured sparsity for tailored multi-task learning
- Title（参考訳）: 各タスクに必要なものを与える -- 構造化された疎性を活用したマルチタスク学習
- Authors: Richa Upadhyay, Ronald Phlypo, Rajkumar Saini, Marcus Liwicki,
- Abstract要約: この研究はレイヤ改良型マルチタスク(LOMT)モデルを導入している。
LOMTモデルは、構造化された空間を利用して、個々のタスクの特徴選択を強化し、マルチタスクシナリオにおける全てのタスクのパフォーマンスを向上させる。
従来のMTLモデルとは対照的に,LOMTモデルの詳細な性能解析により,ほとんどのタスクの組み合わせにおいて,LOMTモデルの方が優れていたことが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.462334751640166
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Every task demands distinct feature representations, ranging from low-level to high-level attributes, so it is vital to address the specific needs of each task, especially in the Multi-task Learning (MTL) framework. This work, therefore, introduces Layer-Optimized Multi-Task (LOMT) models that utilize structured sparsity to refine feature selection for individual tasks and enhance the performance of all tasks in a multi-task scenario. Structured or group sparsity systematically eliminates parameters from trivial channels and, eventually, entire layers within a convolution neural network during training. Consequently, the remaining layers provide the most optimal features for a given task. In this two-step approach, we subsequently leverage this sparsity-induced optimal layer information to build the LOMT models by connecting task-specific decoders to these strategically identified layers, deviating from conventional approaches that uniformly connect decoders at the end of the network. This tailored architecture optimizes the network, focusing on essential features while reducing redundancy. We validate the efficacy of the proposed approach on two datasets, ie NYU-v2 and CelebAMask-HD datasets, for multiple heterogeneous tasks. A detailed performance analysis of the LOMT models, in contrast to the conventional MTL models, reveals that the LOMT models outperform for most task combinations. The excellent qualitative and quantitative outcomes highlight the effectiveness of employing structured sparsity for optimal layer (or feature) selection.
- Abstract（参考訳）: 各タスクは、低レベルから高レベルまで多様な特徴表現を要求するため、特にマルチタスク学習(MTL)フレームワークにおいて、各タスクの特定のニーズに対処することが不可欠である。
この研究は、構造化された空間を利用して個々のタスクの特徴選択を洗練し、マルチタスクシナリオにおける全てのタスクのパフォーマンスを向上させるレイヤ最適化マルチタスク(LOMT)モデルを導入する。
構造化されたあるいはグループの疎結合は、訓練中に自明なチャネルからパラメータを体系的に排除し、最終的には畳み込みニューラルネットワーク内のすべての層を除去する。
その結果、残りのレイヤは与えられたタスクに対して最も最適な機能を提供します。
この2段階のアプローチでは、ネットワークの終端でデコーダを均一に接続する従来の手法から逸脱し、タスク固有のデコーダをこれらの戦略的に識別された層に接続することで、この疎結合による最適層情報を利用してLOMTモデルを構築する。
このカスタマイズされたアーキテクチャはネットワークを最適化し、冗長性を減らしながら本質的な機能に重点を置いている。
本稿では,複数の異種タスクに対して,NYU-v2とCelebAMask-HDの2つのデータセットに対して提案手法の有効性を検証する。
従来のMTLモデルとは対照的に,LOMTモデルの詳細な性能解析により,ほとんどのタスクの組み合わせにおいて,LOMTモデルの方が優れていたことが明らかとなった。
優れた質的および定量的な結果は、最適層(または特徴)選択に構造化されたスパーシティを採用することの有効性を浮き彫りにする。
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