Multitask-lärande har visat lovande resultat i många tillämpningar och många multitask-modeller har föreslagits. För att identifiera en effektiv multitaskmodell för ett givet multitask-problem föreslår vi en inlärningsram som kallas lärande för multitask (L2MT). För att uppnå målet utnyttjar L2MT historiska multitask erfarenhet som organiseras som ett träningsset består av flera tuples, som var och en innehåller en multitask problem med flera uppgifter, en multitask modell, och den relativa testfel. Baserat på sådan utbildning uppsättning använder L2MT först en föreslagen lagervis graf neurala nätverk för att lära uppgift inbäddningar för alla uppgifter i en multitask problem och sedan lär sig en uppskattning funktion för att uppskatta den relativa testfel baserat på uppgifter inbäddningar och representationen av multitask modell baserat på en enhetlig formulering. Med tanke på ett nytt multitask-problem används estimeringsfunktionen för att identifiera en lämplig multitask-modell. Experiment på referensdatauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna L2MT-ramverket är.
Ref har föreslagit ett ramverk för lärande till MTL för att lära sig effektiva MTL-arkitekturer för generalisering av nya uppgifter.
Learning to Multitask
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}