Vi diskuterar en allmän metod för att lära sig datarepresentationer från flera uppgifter. Vi ger en motivering för denna metod i både miljöer för lärande med flera uppgifter och lärande att lära sig. Metoden illustreras i detalj i det speciella fallet med linjär inlärning. Villkor för den teoretiska fördel som multitask representation lärande över oberoende uppgift lärande fastställs. I synnerhet, med fokus på det viktiga exemplet med halvrymdsinlärning, kommer vi fram till det system där multitask representationsinlärning är till nytta framför oberoende uppgiftsinlärning, som en funktion av urvalsstorleken, antalet uppgifter och den inneboende datadimensionaliteten. Andra potentiella tillämpningar av våra resultat inkluderar multitask funktionsinlärning i att reproducera kärnan Hilbert utrymmen och flera lager, djupa nätverk.
Maurer m.fl. I REF angavs de övre felgränserna för flerhandsrepresentationsutbildning i båda sammanhangen lärande med flera arbetsuppgifter och lärande att lära sig.
The Benefit of Multitask Representation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}