論文の概要: A Two-Stage Learning-to-Defer Approach for Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15729v5
• Date: Thu, 14 Aug 2025 10:55:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 13:42:22.650938
• Title: A Two-Stage Learning-to-Defer Approach for Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク学習のための2段階学習--Deferアプローチ
• Authors: Yannis Montreuil, Shu Heng Yeo, Axel Carlier, Lai Xing Ng, Wei Tsang Ooi,
• Abstract要約: 本稿では,マルチタスク学習のための新しい2段階L2Dフレームワークを提案する。 提案手法は2段階のサロゲート損失ファミリーを利用し,Bayes-consistentと$(mathcalG, MathcalR)$-consistentの両方を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4289478404209826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Two-Stage Learning-to-Defer (L2D) framework has been extensively studied for classification and, more recently, regression tasks. However, many real-world applications require solving both tasks jointly in a multi-task setting. We introduce a novel Two-Stage L2D framework for multi-task learning that integrates classification and regression through a unified deferral mechanism. Our method leverages a two-stage surrogate loss family, which we prove to be both Bayes-consistent and $(\mathcal{G}, \mathcal{R})$-consistent, ensuring convergence to the Bayes-optimal rejector. We derive explicit consistency bounds tied to the cross-entropy surrogate and the $L_1$-norm of agent-specific costs, and extend minimizability gap analysis to the multi-expert two-stage regime. We also make explicit how shared representation learning -- commonly used in multi-task models -- affects these consistency guarantees. Experiments on object detection and electronic health record analysis demonstrate the effectiveness of our approach and highlight the limitations of existing L2D methods in multi-task scenarios.
• Abstract（参考訳）: Two-Stage Learning-to-Defer(L2D)フレームワークは、分類とより最近では回帰タスクのために広く研究されている。 しかし、現実世界のアプリケーションの多くは、マルチタスク環境で両方のタスクを共同で解決する必要がある。 本稿では,マルチタスク学習のための新しい2段階L2Dフレームワークを提案する。 提案手法は,ベイズと$(\mathcal{G}, \mathcal{R})$-一貫性の両方を証明し,ベイズ最適リジェクタへの収束を確保する。 我々は,クロスエントロピーサロゲートとエージェント固有のコストの$L_1$-normに結びついた明示的な一貫性境界を導出し,最小化可能性ギャップ解析をマルチエキスパート2段階体制に拡張する。 また、共有表現学習(マルチタスクモデルで一般的に使用される)がこれらの一貫性の保証にどのように影響するかを明確にします。 物体検出と電子健康記録解析の実験は、我々のアプローチの有効性を示し、マルチタスクシナリオにおける既存のL2D手法の限界を強調した。

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