論文の概要: When Does Multi-Task Learning Fail? Quantifying Data Imbalance and Task Independence in Metal Alloy Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22740v2
• Date: Tue, 06 Jan 2026 09:28:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 13:14:29.343383
• Title: When Does Multi-Task Learning Fail? Quantifying Data Imbalance and Task Independence in Metal Alloy Property Prediction
• Title（参考訳）: マルチタスク学習はいつ失敗するのか? 金属合金の特性予測におけるデータ不均衡とタスク独立性の定量化
• Authors: Sungwoo Kang,
• Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)は、関連プロパティが活用可能な物理原理を共有するという前提のもと、材料情報学において広く採用されている。 本研究は,54,028金属合金を用いた電気抵抗,ビッカース硬度,アモルファス成形能の同時予測により,この前提を批判的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-task learning (MTL) is widely adopted in materials informatics under the assumption that related properties share leverageable physical principles. This study critically examines this premise by simultaneously predicting electrical resistivity, Vickers hardness, and amorphous-forming ability using a dataset of 54,028 metal alloys.1 Contrary to expectations, we observe a striking dichotomy: MTL significantly degrades regression accuracy (e.g., hardness 2$R^2$ drops from 3$0.832$ to 4$0.694$) while improving classification performance (amorphous F1 increases from 5$0.703$ to 6$0.744$).7 Analysis of learned task graphs reveals negligible inter-task correlations, attributing regression failure to negative transfer driven by severe data imbalance (52,388 vs. 800 samples). To mitigate this, we evaluate Deep Imbalanced Regression techniques. PCGrad recovers hardness performance ($R^2 \rightarrow 0.855$) by resolving gradient conflicts, while LDS+GradNorm achieves the best overall multi-task balance. Our findings suggest that alloy properties often behave independently, necessitating specific strategies: independent models for maximum regression precision, PCGrad for minority tasks, and LDS+GradNorm when balanced joint prediction is required.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習(MTL)は、関連プロパティが活用可能な物理原理を共有するという前提のもと、材料情報学において広く採用されている。 本研究は,54,028金属合金を用いた電気抵抗,ビッカース硬度,アモルファス成形能の同時予測により,この前提を批判的に検討する。 MTL は回帰精度を 3$0.832$ から 4$0.694$ に大幅に低下させるが、分類性能は向上する(アモルファス F1 は 5$0.703$ から 6$0.744$ に向上する)。 学習したタスクグラフの分析は、重大データ不均衡(52,388対800サンプル)によって引き起こされる負の転送に対する回帰失敗に起因する、無視可能なタスク間相関を明らかにする。 これを軽減するため、我々はDeep Im Balanced Regression Techniqueを評価した。 PCGradは勾配競合を解消することで硬さ性能(R^2 \rightarrow 0.855$)を回復し、LSD+GradNormは全マルチタスクバランスを最高のものにする。 これらの結果から, 合金特性は独立に振る舞うことが多く, 最大回帰精度の独立モデル, マイノリティタスクのPCGrad, バランスの取れた関節予測が必要なLDS+GradNormなど, 具体的な戦略を必要とすることが示唆された。

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