論文の概要: Task Weighting through Gradient Projection for Multitask Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01793v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 11:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 01:47:58.210774
• Title: Task Weighting through Gradient Projection for Multitask Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク学習のための勾配投影によるタスク重み付け
• Authors: Christian Bohn, Ido Freeman, Hasan Tercan, Tobias Meisen,
• Abstract要約: マルチタスク学習では、タスク勾配間の衝突は、モデルのトレーニングパフォーマンスを劣化させる頻繁な問題である。 本研究では,タスク優先順位付けを同時に行うために,グラディエント・プロジェクション・アルゴリズムであるPCGradを適用する手法を提案する。 従来のタスクの重み付けとは違い、重み付け方式は、タスクが矛盾している場合にのみ適用されるが、トレーニングを妨げない場合にのみ適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5967570276373655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multitask learning, conflicts between task gradients are a frequent issue degrading a model's training performance. This is commonly addressed by using the Gradient Projection algorithm PCGrad that often leads to faster convergence and improved performance metrics. In this work, we present a method to adapt this algorithm to simultaneously also perform task prioritization. Our approach differs from traditional task weighting performed by scaling task losses in that our weighting scheme applies only in cases where tasks are in conflict, but lets the training proceed unhindered otherwise. We replace task weighting factors by a probability distribution that determines which task gradients get projected in conflict cases. Our experiments on the nuScenes, CIFAR-100, and CelebA datasets confirm that our approach is a practical method for task weighting. Paired with multiple different task weighting schemes, we observe a significant improvement in the performance metrics of most tasks compared to Gradient Projection with uniform projection probabilities.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習では、タスク勾配間の衝突は、モデルのトレーニングパフォーマンスを劣化させる頻繁な問題である。 これは、しばしばより高速な収束とパフォーマンスメトリクスの改善につながるグラディエント・プロジェクション・アルゴリズムPCGradによって対処される。 本研究では,タスク優先順位付けを同時に行うために,このアルゴリズムを適応させる手法を提案する。 従来のタスクの重み付けとは違い、重み付け方式は、タスクが矛盾している場合にのみ適用されるが、トレーニングを妨げない場合にのみ適用される。 課題重み付けの要因を確率分布に置き換え、紛争時にどのタスク勾配が予測されるかを決定する。 nuScenes, CIFAR-100, CelebAデータセットに関する実験により, 本手法がタスク重み付けの実用的な方法であることを確認した。 複数の異なるタスク重み付け方式を用いて、一様射影確率を持つグラディエント・プロジェクションと比較して、ほとんどのタスクのパフォーマンス指標が大幅に改善されているのを観察する。

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