Multi-task ordinal regression with task weight discovery

Multi-task ordinal regression with task weight discovery
Zeng Mengyuea
Xiao Yanshana
Liu Bob
a. School of Computer Science & Technology, b. School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China

摘要

At present, there are only a very few works done on multi-task ordinal regression (OR) . These works assume that different tasks contribute equally to the overall model. However, in practice, different tasks may have distinct contributions to the overall model. This paper propose a novel multi-task ordinal regression method with task weight discovery method. Firstly, present a support-vector-machine-based multi-task OR model. By sharing the classifier parameters, the classification information can be transferred among different tasks. Secondly, considering that different tasks have different contributions to the overall model, it assign each task a weight, which will be automatically optimized during the learning process. Finally, a heuristic framework is adopted to construct the multi-task OR model and optimize the task weights alternately. The experimental results show that the proposed method achieves 3.8% to 12.3% improvements in terms of MZE and 4.1% to 11% improvements in terms of MAE, compared to the existing multi-task OR methods. This paper considers the different weights of each task, and by automatically optimizing these weights, the classification error of the multi-task ordinal regression model is reduced.

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》 Accepted Paper, 2024年第41卷 第4期

发布历史

[2023-11-03] Accepted Paper

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). (2023-12-13). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0376. (Zeng Mengyue, Xiao Yanshan, Liu Bo. Multi-task ordinal regression with task weight discovery [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4). (2023-12-13). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0376. )

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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