MSSM: A Multiple-level Sparse Sharing Model for Efficient Multi-Task Learning

计算机科学 多任务学习 任务(项目管理) 人工智能 机器学习 学习迁移 集合(抽象数据类型) 领域(数学) 特征(语言学) 一般化 程序设计语言 数学 语言学 数学分析 哲学 经济 管理 纯数学
作者
Ke Ding,Xin Dong,Yong He,Lei Cheng,Chilin Fu,Zhaoxin Huan,Hai Li,Tan Yan,Liang Zhang,Xiaolu Zhang,Linjian Mo
标识
DOI:10.1145/3404835.3463022
摘要

Multi-task learning(MTL) is an open and challenging problem in various real-world applications. The typical way of conducting multi-task learning is establishing some global parameter sharing mechanism across all tasks or assigning each task an individual set of parameters with cross-connections between tasks. However, for most existing approaches, all tasks just thoroughly or proportionally share all the features without distinguishing the helpfulness of them. By that, some tasks would be intervened by the unhelpful features that are useful for other tasks, leading to undesired negative transfer between tasks. In this paper, we design a novel architecture named the Multiple-level Sparse Sharing Model (MSSM), which can learn features selectively and share knowledge across all tasks efficiently. MSSM first employs a field-level sparse connection module (FSCM) to enable much more expressive combinations of feature fields to be learned for generalization across tasks while still allowing for task-specific features to be customized for each task. Furthermore, a cell-level sparse sharing module (CSSM) can recognize the sharing pattern through a set of coding variables that selectively choose which cells to route for a given task. Extensive experimental results on several real-world datasets show that MSSM outperforms SOTA models significantly in terms of AUC and LogLoss metrics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Jasper应助欧耶采纳,获得10
1秒前
香蕉觅云应助yyyyyyy采纳,获得10
2秒前
GL发布了新的文献求助10
2秒前
4秒前
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
7秒前
7秒前
8秒前
小杨完成签到 ,获得积分10
9秒前
yyz发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
欧耶发布了新的文献求助10
13秒前
YY张完成签到,获得积分20
13秒前
15秒前
15秒前
Joyce完成签到,获得积分10
16秒前
万能图书馆应助悦耳昊强采纳,获得10
17秒前
17秒前
天真的不尤完成签到 ,获得积分10
18秒前
悄悄睡觉完成签到 ,获得积分10
19秒前
小仙女发布了新的文献求助30
19秒前
小晓发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
领导范儿应助无限飞丹采纳,获得10
20秒前
美好的秋烟完成签到,获得积分20
21秒前
21秒前
幸福大白发布了新的文献求助30
22秒前
哒哒哒发布了新的文献求助10
23秒前
悦耳昊强完成签到,获得积分20
28秒前
打打应助顺利紫山采纳,获得10
29秒前
CR7应助ZONG采纳,获得20
30秒前
可爱的函函应助77采纳,获得10
30秒前
科研通AI2S应助李健采纳,获得10
30秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
31秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得30
31秒前
YamDaamCaa应助科研通管家采纳,获得30
31秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989450
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531621
关于积分的说明 11254315
捐赠科研通 3270207
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804928
邀请新用户注册赠送积分活动 882105
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809176