Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics

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論文情報

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1. どんなもの？

   • 近年のDNNはマルチタスク学習による恩恵を受けている
   • 各タスクの損失への重み付けを手動チューニングで正しく行うことは困難
   • じゃあそこを勾配降下法で学習できるようにしよう

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

   • パラメータチューニングせずに、回帰でも分類でも同時にマルチタスクで学習できる

3. 技術や手法のキモは？

   • マルチタスク学習の損失関数を学習できる関数を導入した

4. どうやって有効と検証した？

   • 手動で重み付けしたモデルとの精度比較
   • タスクの組み合わせを変えて検証

5. 議論はある？

6. 次に読むべき論文は？

   • A Simple General Approach to Balance Task Difficulty in Multi-Task Learning

7. その他