计算机应用研究

作者：曾梦岳,肖燕珊,刘波,

单位：广东工业大学a.计算机学院;b.自动化学院,广州510006；

关键词：序数回归,多任务学习,权重优化,

基金：国家自然科学基金资助项目(62076074)；；

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。

来源：2024年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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