När man lär sig flera uppgifter i samband med varandra beaktas samtidigt, med förhoppningen att varje uppgift kan dra nytta av de andra genom ett lämpligt utbyte av information mellan olika uppgifter. I samband med inlärning linjära funktioner för övervakad klassificering eller regression, kan detta uppnås genom att inkludera en förhandsinformation om viktvektorer i samband med uppgifterna, och hur de förväntas vara relaterade till varandra. I detta dokument utgår vi från att uppgifter samlas i grupper, som är okända i förväg, och att uppgifter inom en grupp har liknande viktvektorer. Vi utformar en ny spektral norm som kodar detta a priori antagande, utan förkunskaper om uppdelningen av uppgifter i grupper, vilket resulterar i en ny konvex optimering formulering för multi-task lärande. Vi visar i simuleringar på syntetiska exempel och på iedb MHC-I-bindande dataset, att vårt tillvägagångssätt överträffar välkända konvexa metoder för multi-task-inlärning, samt relaterade icke konvexa metoder tillägnade samma problem.
Dessutom har uppgiftskluster använts för att representera uppgifter likheter i multi-task learning REF.
Clustered Multi-Task Learning: A Convex Formulation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}