Vi anser att problemet med att lära sig en gles multi-task regression, där strukturen i outputs kan representeras som ett träd med blad noder som utgångar och interna noder som kluster av outputs vid flera granularity. Vårt mål är att återställa den gemensamma uppsättningen relevanta ingångar för varje utdatakluster. Förutsatt att trädstrukturen är tillgänglig som förkunskaper formulerar vi detta problem som en ny multi-task regression som kallas trädstyrd grupp lasso. Vår strukturerade legalisering bygger på en grupplasso-påföljd, där grupper definieras med avseende på trädstrukturen. Vi beskriver ett systematiskt viktningssystem för grupperna i påföljden så att varje utdatavariabel bestraffas på ett balanserat sätt även om grupperna överlappar varandra. Vi presenterar en effektiv optimeringsmetod som kan hantera ett storskaligt problem. Med hjälp av simulerade och jäst dataset, visar vi att vår metod visar en överlägsen prestanda både när det gäller förutsägelsefel och återvinning av sanna sparsamhet mönster jämfört med andra metoder för multi-task lärande.
Kim och Al. REF använde grupp Lasso för att regularisera strukturen av korrelationsträd för multi-task regressionsproblem och minskade förutsägelser fel.
Tree-Guided Group Lasso for Multi-Task Regression with Structured Sparsity
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}