Multi-task lärande är ett lärande paradigm som syftar till att förbättra generaliseringen prestanda en lärande uppgift med hjälp av några andra relaterade uppgifter. I detta dokument föreslår vi en legaliseringsformulering för att lära sig relationen mellan uppgifter i lärande med flera arbetsuppgifter. Denna formulering kan ses som en ny generalisering av regelverket för lärande med en enda uppgift. Förutom att modellera positiv uppgift korrelation, vår metod, kallas multi-task relation lärande (MTRL), kan också beskriva negativ uppgift korrelation och identifiera outlier uppgifter baserat på samma underliggande princip. Inom denna legaliseringsram är MTRL:s objektiva funktion konvex. För effektivitet använder vi en omväxlande metod för att lära oss de optimala modellparametrarna för varje uppgift samt relationen mellan uppgifter. Vi studerar MTRL i den symmetriska multi-task inlärningsmiljön och sedan generalisera den till den asymmetriska inställningen också. Vi studerar också relationen mellan MTRL och några befintliga inlärningsmetoder med flera arbetsuppgifter. Experiment som utförts på ett leksaksproblem samt flera referensdatauppsättningar visar hur effektivt MTRL är.
För att bättre passa multi-task lärande modellen till realworld data, REF föreslog en konvex legalisering formulering som heter multi-task relation lärande (MTRL), som kan lära sig verkliga relationer mellan uppgifter inom en multi-task lärande ramar.
A Convex Formulation for Learning Task Relationships in Multi-Task Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}