基于任务权重自动优化的多任务序数回归算法
Multi-task ordinal regression with task weight discovery
广东工业大学 a. 计算机学院; b. 自动化学院, 广州 510006
摘要
目前，只有少量面向多任务学习的序数回归方法。这些方法假设不同的任务具有相同的权重，对整体模型具有相同的贡献。然而，在真实应用中，不同任务对于整体模型的贡献往往是不同的。为此，提出了一种基于任务权重自动优化的多任务序数回归算法。首先，提出了基于支持向量机的多任务序数回归模型，通过分类器参数共享，实现不同任务之间的信息迁移；其次，考虑到不同任务对整体模型可能具有不同贡献，赋予每个任务一个权重，这些权重将在学习过程中自动优化求解；最后，采用了启发式框架，交替地建立多任务序数回归模型和优化任务权重。实验结果表明，提出方法相比于其他多任务序数回归方法，平均0-1误差降低了3.8%~12.3%，平均绝对误差降低了4.1%~11%。考虑了每个任务的不同权重，通过自动优化这些权重，降低了多任务序数回归模型的分类误差。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62076074)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0376
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1052-1057
文章编号: 1001-3695(2024)04-014-1052-06
发布历史
[2023-11-03] 优先出版
[2024-04-05] 印刷出版
引用本文
曾梦岳, 肖燕珊, 刘波. 基于任务权重自动优化的多任务序数回归算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4): 1052-1057. (Zeng Mengyue, Xiao Yanshan, Liu Bo. Multi-task ordinal regression with task weight discovery [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4): 1052-1057. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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