Multi-task lärande är ett paradigm, där flera uppgifter är gemensamt inlärda. Tidigare multi-task lärande modeller behandlar vanligtvis alla uppgifter och instanser per uppgift lika under lärande. Inspirerad av det faktum att människor ofta lär sig från enkla begrepp till hårda i den kognitiva processen föreslår vi i detta dokument ett nytt ramverk för lärande med flera uppgifter som försöker lära sig uppgifterna genom att samtidigt ta hänsyn till komplexiteten i både uppgifter och instanser per uppgift. Vi föreslår en ny formulering genom att presentera en ny uppgiftsorienterad regularizer som gemensamt kan prioritera uppgifter och instanser. På så sätt kan det tolkas som en självupptagen inlärare för lärande med flera arbetsuppgifter. En effektiv blockkoordinatalgoritm utvecklas för att lösa den föreslagna objektiva funktionen, och algoritmens konvergens kan garanteras. Experimentella resultat av leksaksdata och verkliga datauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är jämfört med de senaste tekniska rönen.
Inspirerad av detta, i REF, en uppgiftsorienterad regularizer är utformad för att gemensamt prioritera både uppgifter och instanser.
Self-Paced Multi-Task Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}