論文の概要: Rep-MTL: Unleashing the Power of Representation-level Task Saliency for Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21049v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 17:59:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.248068
• Title: Rep-MTL: Unleashing the Power of Representation-level Task Saliency for Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: Rep-MTL:マルチタスク学習のための表現レベルタスク・サリエンシのパワーを解放する
• Authors: Zedong Wang, Siyuan Li, Dan Xu,
• Abstract要約: Rep-MTLは、タスク固有の最適化と共有表現学習の間の相互作用を定量化するために、表現レベルタスクの相性を利用する。 Rep-MTLは、純粋なコンフリクト解決ではなく、個々のタスクの効果的なトレーニングを維持することで、ネガティブトランスファーを軽減することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.472039054277644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the promise of Multi-Task Learning in leveraging complementary knowledge across tasks, existing multi-task optimization (MTO) techniques remain fixated on resolving conflicts via optimizer-centric loss scaling and gradient manipulation strategies, yet fail to deliver consistent gains. In this paper, we argue that the shared representation space, where task interactions naturally occur, offers rich information and potential for operations complementary to existing optimizers, especially for facilitating the inter-task complementarity, which is rarely explored in MTO. This intuition leads to Rep-MTL, which exploits the representation-level task saliency to quantify interactions between task-specific optimization and shared representation learning. By steering these saliencies through entropy-based penalization and sample-wise cross-task alignment, Rep-MTL aims to mitigate negative transfer by maintaining the effective training of individual tasks instead pure conflict-solving, while explicitly promoting complementary information sharing. Experiments are conducted on four challenging MTL benchmarks covering both task-shift and domain-shift scenarios. The results show that Rep-MTL, even paired with the basic equal weighting policy, achieves competitive performance gains with favorable efficiency. Beyond standard performance metrics, Power Law exponent analysis demonstrates Rep-MTL's efficacy in balancing task-specific learning and cross-task sharing. The project page is available at HERE.
• Abstract（参考訳）: タスク間で補完的な知識を活用するマルチタスク学習の約束にもかかわらず、既存のマルチタスク最適化(MTO)技術は、最適化中心の損失スケーリングと勾配操作戦略を通じて競合を解決するために固定されている。 本稿では,タスク間の相互作用が自然に発生する共有表現空間が,既存のオプティマイザと相補的な操作,特にMTOではほとんど探索されないタスク間の相補性を促進するために,豊富な情報と可能性をもたらすことを論じる。 この直感はRep-MTLにつながり、Rep-MTLはタスク固有の最適化と共有表現学習の間の相互作用を定量化する。 Rep-MTLは、エントロピーに基づくペナル化とサンプルワイドのクロスタスクアライメントを通じてこれらのサリエンスを操ることで、純粋なコンフリクト解決ではなく個々のタスクの効果的なトレーニングを維持しながら、補完的な情報共有を明示的に促進することで、負の移動を緩和することを目指している。 タスクシフトとドメインシフトの両方のシナリオをカバーする4つの挑戦的なMTLベンチマークで実験を行った。 その結果、Rep-MTLは、基本的等重み付けポリシーと組み合わせても、良好な効率で競争性能を得ることができた。 標準的なパフォーマンス指標以外にも、Power Law Exponent Analysisでは、タスク固有の学習とタスク間の共有のバランスをとるRep-MTLの有効性が示されている。 プロジェクトページはHEREで公開されている。

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