Multi-task lärande syftar till att lära sig flera uppgifter gemensamt genom att utnyttja deras relevans för att förbättra generalisering prestanda för varje uppgift. Traditionellt, för att utföra multi-task lärande, måste man centralisera data från alla uppgifter till en enda maskin. I många tillämpningar i verkligheten kan dock uppgifter om olika uppgifter spridas geografiskt över olika lokala maskiner. På grund av tung kommunikation som orsakas av överföring av data och frågan om datasekretess och säkerhet, är det omöjligt att skicka data av olika uppgifter till en master maskin för att utföra multi-task lärande. Därför föreslår vi i detta dokument ett distribuerat ramverk för lärande med flera uppgifter som samtidigt lär sig prediktiva modeller för varje uppgift samt uppgiftssamband mellan uppgifter omväxlande i parameterserverns paradigm. Inom vår ram erbjuder vi först en allmän dubbel form för en familj av regulariserade multi-task relation lärande metoder. Därefter föreslår vi en kommunikationseffektiv grundläggande distribuerad optimeringsalgoritm för att lösa det dubbla problemet genom att noggrant utforma lokala underproblem för att göra det dubbla problemet nedbrytbart. Dessutom tillhandahåller vi en teoretisk konvergensanalys för den föreslagna algoritmen, som är specifik för distribuerat lärande med flera arbetsuppgifter. Vi utför omfattande experiment på både syntetiska och verkliga dataset för att utvärdera vårt föreslagna ramverk när det gäller effektivitet och konvergens.
Distribuerade inlärningsmetoder för flera uppgifter REF har samma mål när uppgifterna fördelas över ett nätverk.
Distributed Multi-Task Relationship Learning
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}