AAAINov, 2018

大规模任务高效可扩展的多任务回归

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TL;DR提出一种名为 Convex Clustering Multi-Task regression Learning (CCMTL) 的算法，通过在预测模型的 k 近邻图上与凸聚类相结合，并使用新提出的优化方法有效地解决底层凸问题，使得其能够在包含大量任务的问题中实现准确性、高效性和线性可扩展性，并在真实世界和合成数据集上优于 7 种现有的 state-of-the-art 多任务学习方法。
发现论文，激发创造
  • 基于鲁棒正则聚类和非凸群体惩罚的多任务学习

    多任务学习通过鲁棒正则化聚类（MTLRRC）方法，同时进行鲁棒任务聚类和异常任务检测，提高估计和预测性能。

    Apr, 2024

  • 灵活任务聚类的凸多任务学习

    本文提出了一种基于特征层次的多任务学习模型，实现了对任务关系的探索，并对合成数据和真实世界数据进行了实验验证，结果表明该模型的准确性在各种任务关系程度下表现最佳，具有较高的应用价值。

    Jun, 2012

  • 基于偏差 - 方差分析的可解释性目标特征聚合多任务学习

    提出了一种多任务学习方法，该方法基于任务聚类和特征变换，通过目标和特征的两阶段迭代聚合来提高回归模型的泛化能力，并在合成数据和真实世界的数据集上进行了验证。

    Jun, 2024

  • 异步多任务学习

    本文提出了一种分布式和异步优化的多任务学习框架，该框架能够有效地解决数据存储在不同地点时的挑战，同时能够提高多任务学习模型的泛化性能。实证研究表明本文提出的方法在合成和实际数据集上均表现出高效和有效的性能。

    Sep, 2016

  • 聚类多任务学习：一个凸形式

    本文提出了一种新的谱范数方法，用于多任务学习，假设任务被分成不同的群组，每个群组具有相似的权重向量，并演示其在合成数据及 IEDB MHC-I 结合数据集上的优秀表现。

    Sep, 2008

  • 任务路由的多任务学习

    本文提出一种名为任务路由的多任务学习方法，应用于卷积层激活上的条件特征转换，实现更高效的多任务训练，在单个模型中成功适配了数百个分类任务，并在 5 个数据集上验证了其性能。

    Mar, 2019

  • 多任务学习调查

    本文综述了多任务学习的算法建模、任务聚类及半监督学习、真实世界应用等方面，并探讨其理论分析和未来方向。

    Jul, 2017

  • MTLComb：多任务学习结合回归和分类任务的联合特征选择

    多任务学习是一种学习范式，可以同时训练多个相互通信的算法。本研究提出了一种可证明的损失加权方案，用于平衡回归和分类任务，并通过建立 MTLComb 算法和软件包来展示其有效性。

    May, 2024

  • 多任务学习中的分布匹配：在人脸及其他任务上的大规模研究

    挑战现有多任务学习 (MTL) 框架，提出新方法通过分布匹配实现任务间的知识交流，证明少量注释或非重叠注释情况下的 MTL 仍能成功，且在各个领域的案例研究中均带来了较大的性能提升。

    Jan, 2024

  • 复杂视觉系统上的多任务学习鲁棒性分析

    多任务学习中的问题和挑战，包括优化算法的评估，梯度级别的比较，梯度角度和相对梯度范数的局限性，以及基于特征提取器的潜在空间和特征解缠的训练监测结果。

    Feb, 2024