Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Mất mát đồng đều so với tối ưu hóa chuyên biệt: Phân tích so sánh trong học tập đa nhiệm vụ

Created by
  • Haebom

Tác giả

Gabriel S. Gama, Valdir Grassi Jr.

Phác thảo

Bài báo này đánh giá hiệu suất của các bộ tối ưu hóa đa tác vụ chuyên biệt (SMTO) và xem xét lại tính hữu dụng của chúng thông qua phân tích so sánh với hàm mất mát đồng đều. Để giải quyết những chỉ trích được nêu ra trong các nghiên cứu trước đây rằng SMTO đánh giá quá cao hiệu suất của chúng do thiếu tối ưu hóa siêu tham số và chính quy hóa phù hợp, chúng tôi tiến hành các đánh giá thử nghiệm mở rộng bằng cách sử dụng các bài toán đa tác vụ phức tạp hơn. Kết quả của chúng tôi chứng minh rằng mặc dù SMTO vượt trội hơn hàm mất mát đồng đều trong một số trường hợp, nhưng hàm mất mát đồng đều cũng có thể đạt được hiệu suất tương đương với SMTO. Cụ thể, chúng tôi phân tích lý do tại sao hàm mất mát đồng đều đạt được hiệu suất tương đương với SMTO trong một số trường hợp. Mã nguồn được công khai.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi xác minh bằng thực nghiệm rằng SMTO có hiệu suất vượt trội hơn các hàm mất mát có trọng số tương đương trong một số trường hợp.
Chúng tôi chứng minh rằng hàm mất mát có trọng số bằng nhau có thể đạt được hiệu suất cạnh tranh với SMTO với điều chỉnh siêu tham số và chính quy hóa thích hợp.
Cung cấp thông tin chi tiết về sự khác biệt về hiệu suất giữa SMTO và cùng một hàm mất mát có trọng số.
Limitations:
Kết quả có thể khác nhau tùy thuộc vào loại và mức độ phức tạp của bài toán đa nhiệm được sử dụng trong nghiên cứu này.
Cần có thêm nghiên cứu về các vấn đề đa nhiệm đa dạng hơn và không gian siêu tham số rộng hơn.
👍