Multi-task sparse funktionen lärande syftar till att förbättra generaliseringen prestanda genom att utnyttja de gemensamma funktionerna bland uppgifter. Det har framgångsrikt tillämpats på många tillämpningar, inklusive datorseende och biomedicinska informatiker. De flesta av de befintliga multi-task sparse funktionen lärande algoritmer är formulerade som en konvex sparse legalisering problem, som vanligtvis är suboptimal, på grund av dess löshet för att approximera en l 0 -type regularizer. I detta dokument föreslår vi en icke-konvex formulering för multi-task sparse-funktionsinlärning baserad på en ny icke-konvex regularizer. För att lösa problemet med icke-konvex optimering föreslår vi en Multi-Stage Multi-Task Feature Learning (MSMTFL) algoritm; vi ger också intuitiva tolkningar, detaljerad konvergens och reproducerbarhetsanalys för den föreslagna algoritmen. Dessutom presenterar vi en detaljerad teoretisk analys som visar att MSMTFL uppnår ett bättre parameteruppskattningsfel bundet än konvex formulering. Empiriska studier av både syntetiska och verkliga data uppsättningar visar effektiviteten av MSMTFL i jämförelse med den senaste multi-task sparse funktionen lärande algoritmer.
Många varianter av MTL föreslogs, inklusive flerstegs multi-task-funktionsinlärning (MSMTFL) nyligen infördes av REF, som definierar en icke-konvex formulering för multi-task-funktionsinlärning baserat på en ny icke-konvex legalisering, kallad tak-1, 1 regulariserad modell för multitask-funktionsinlärning.
Multi-Stage Multi-Task Feature Learning
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}