ブログではないですスマートフォン用の表示で見るブログではないですブログでなくはないですこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。元論文ACL'17採録予定の論文。classificationタスクへの応用。layer全体をタスク間で共有する事が多く、そうした際に上手くタスク共有(shared)のパラメータとタスク依存(private)のパラメータを分離して学習できないかという話。モデルsingle-taskでのベースモデルはLSTMを用いた単純な分類モデル。Trainingを応用している。最終的な提案モデル(ASP-MTL)は下図。(eq.14)が加わっている。shared-LSTMの出力には当然タスクを識別出来るような情報は含まれて欲しくないので,shared-LSTMは損失を最大化するように,Discriminatorは最小化するようにmin-maxな学習を行う。分からなかった部分としてはGANのようなモデルの場合は実データの分布(画像とか)が存在するためDiscriminatorとGeneratorのそれぞれの訓練時に最適化は非対称になる。