マルチタスク学習は、一つのモデルで関連する複数のタスクを同時に学習し、共有する表現とタスクごとの出力を組み合わせる方法です。
たとえば、画像からカテゴリと属性を同時に予測したり、推薦でクリックと購入を同時に推定したりします。データの多いタスクの表現を少量データのタスクに生かせる一方、タスク間の競合や損失の重み、ラベル欠損、評価指標の違いが課題です。
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マルチタスク学習の基本構成：共有表現と複数の出力
入力は共有バックボーンを通り、タスクごとのヘッドで予測されます。損失は、L=λ1L1+λ2L2のように重み付けした合計で学習します。さらに、Kerasの複数出力モデルでは、出力ごとに損失・指標・重みを指定できます。
共有の強さの設計
ハード共有では、下位層を共有し、上位にタスク別のヘッドを置きます。一方、ソフト共有はタスクごとにネットワークを持ち、重みや表現の距離を正則化します。ただし、関連性の弱いタスクまで共有すると、表現が競合して性能が下がる場合があります。
損失設計：スケールと勾配のそろえ方
分類の交差エントロピーと回帰の平均二乗誤差では、値のスケールが違います。そのまま合計すると、値の大きいタスクに学習が偏ることがあります。そのため、固定重みやタスクごとの正規化、動的な重み付けを比べ、勾配の大きさをそろえる方法も合わせて見ます。
重みを大きくすると、そのタスクだけが改善して他のタスクが悪化することがあります。そこで、開発会社は、他のタスクが悪化していないかを各タスクの指標で確かめます。
ラベルが欠けているタスクでは、欠損ラベルを誤って負例として扱うと、タスク間の学習が歪みます。そのため、該当するサンプルの損失だけをマスクします。さらに、Kerasの複数出力モデルでも、出力名と損失の対応を明示しておきます。
マルチタスク学習の導入手順
導入を進める前に、タスクを定義し、関連性を確認し、単一タスクを作る順に確認事項を整理します。
- タスクを定義する：目的とラベル、予測時点、業務上の優先度を書き出す。
- 関連性を確認する：入力と誤り、ラベル相関、利用者を比べる。
- 単一タスクを作る：各タスクを単独で学習させたベースライン。
- 共有範囲を試す：共有層、タスク別層、正則化の組み合わせ。
- 損失と欠損を管理する：損失の重みとマスク、勾配、更新頻度の記録。
タスク別と全体の両方での評価
全体の損失だけを見ると、重要なタスクの悪化を見落とすおそれがあります。そのため、各タスクの精度や再現率、MAEなどを、単一タスクのベースラインと比べます。さらに、顧客や期間、少数クラスごとに評価し、ラベル欠損に偏りがないかも確かめます。
マルチタスク学習で起きやすい失敗と対策
タスクの勾配の競合
タスクの勾配が競合すると、性能が下がる場合があります。そこで、開発会社は、タスク別の勾配と指標を確かめ、共有範囲や損失の重みを見直します。
損失の大きいタスクへの偏り
損失の大きいタスクに学習が偏るおそれがあります。そのため、開発会社は、損失の正規化、重み、更新頻度を比べ、業務上の優先度に反映させます。
欠損ラベルの誤った学習
欠損ラベルを誤って学習すると、タスク間の学習が歪みます。そのため、開発会社は、タスクごとのマスクを実装し、ラベルの収集過程と偏りを監査します。
マルチタスク学習の要点：関連タスクの表現の共有
マルチタスク学習は、共有バックボーンとタスク別ヘッドで複数の目的を同時に学習する方法です。データの少ないタスクへ表現を移せる一方で、タスクの競合と損失設計が重要です。
共有する価値があるかは、単一タスクのベースラインとの比較で判断します。タスク別の指標や損失の重みを見るほか、勾配や欠損ラベル、業務上の優先度も確認します。
よくある質問（FAQ）
マルチタスク学習について、よくある疑問に答えます。
Q. マルチタスク学習とは何ですか？
一つのモデルで関連する複数のタスクを同時に学習し、表現やデータを共有する方法です。
Q. どの層を共有しますか？
基本は、下位層を共有して上位にタスク別のヘッドを置く方法です。ただし、共有する範囲は、タスクの関連性を見て比べます。
Q. 損失の重みはどう決めますか？
開発会社は、損失のスケールや勾配を比べ、業務上の優先度と検証指標も踏まえて決めます。
Q. タスクごとにラベル数が違っても使えますか？
使えます。欠損ラベルの損失はマスクして学習から外し、タスクごとのデータ量と偏りを評価します。
Q. 単一タスクより必ず良くなりますか？
良くなる場合もあれば、タスクの競合で悪化する場合もあります。そのため、単一タスクのベースラインと比べて確かめます。
参考資料
本文の内容を確かめるために参照した資料です。
- Keras「Training & evaluation with the built-in methods」
- Keras RS「Multi-task recommenders」
- Keras「The Functional API」
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