02/19/2021

紹介する論文はこれ”Gradient Surgery for Multi-Task Learning”, Tianhe Yu et. al, 2020, neurips ^[1] 知らないうちにNIPSからNeurIPSに名前が変わっていた。https://webbigdata.jp/ai/post-2123

この記事で紹介する内容とスクショはv4に基づきます。

まずは簡単に論文をまとめてみましょう。

マルチタスク学習の勾配問題

そもそもマルチタスク学習の勾配問題とは何でしょうか？

勾配問題といえば、こんなイメージを浮かべる人が多いと思います。

上の例は、パラメタが１次元のとき、かつ、タスクがシングルタスクのときですね。

では、パラメタを２次元にして、かつ、タスクを２つのマルチタスクにするとどうなるでしょうか？

こうなります。

task1とtask2が全く別の方向に勾配を転がってしまうことが起こりえます。この状態が起きても、モデルは１つの方向に学習しないといけないわけですから、何らかの勾配をまとめる方法が必要です。

どうすればいいんでしょう？

weight scalingだ！

マルチタスク学習でのスタンダードは、weight scalingという方法だそうです。 ^[2] と、聞いた。ぼくは知らないよ！ weight scalingはこの論文で紹介されているそうです。が、ぼくは未確認です。

Zhao Chen, Vijay Badrinarayanan, Chen-Yu Lee, and Andrew Rabinovich. Gradnorm: Gradient normalization for adaptive loss balancing in deep multitask networks. In International
Conference on Machine Learning, 2018.

Ozan Sener and Vladlen Koltun. Multi-task learning as multi-objective optimization. In
Advances in Neural Information Processing Systems, 2018.

weight scalingを簡単にいうと「重みだけでタスク間の調整する」です。くっそいい加減な理解を式にすると、こうなります。

しかし、weight scalingでは、解が局所解にはまってしまいやすい問題があるそうです。高次元空間のマルチタスク空間は局所解だらけのようですね。

では、どうすればいいんでしょうか？

勾配を直接いじる

重みだけで解決なんて、ケチ臭いことは止めましょう。勾配の方向を直接に変更してやればいいんです。ということで、PCGradをこの論文は提案します。

簡単に表現すると、PCGradのアイディアは下の図のとおりです。

まず(d)のときは、何も操作しなくていいです。勾配方向がだいたい同じだから。

(a)の状況のとき、勾配を操作します。具体的には、(b)か(c)の操作です。

じゃあ、(d) or NOTの判定はどうすればいいんでしょう？

cosineです。なぜなら、角度を考えたいからです。cosine = 0をしきい値に(d) or NOTの判断をします。

じゃあ、次に(a)から(b) or (c)にするにはどうすればいいんでしょう？

親切にもアルゴリズムを掲載してくれています。マジ親切☆彡

青枠の部分が勾配の向きと大きさを操作してる式です。

式をみれば、操作の単純さがわかると思います。

「は？わけわかんねぇよ？」という方へ。この式は２つの要素を持ってます。１つは、勾配の大きさ調整(gradient magnitude similarity)。もうひとつは、勾配の向き調整(multi-task curvature)。

この２要素から式を導き出した過程はセクション2.4に書いてあります。 ^[3] ぼくは理解が甘いので、説明を避けていくー

PCGradの実力

下の図がわかりやすいです。これは強化学習での実験結果です。

紫線がPCGradです。圧倒的じゃないかっっっ！

SACというのは、soft actor-critic (SAC) algorithm, an off-policy RL methodのことらしいです。強化学習のスタンダードなんでしょうか？ぼくはぜんぜん知らないです。

強化学習わかってないのに、あえてこの図を持ってきたのには意味があります。

コメントを書き込んだとおり、方向だけ調整と大きさだけ調整の２パターンの実験があります。これを言いたかった。

方向だけを調整した版（赤）の方が、大きさだけ調整した版（青）よりも良いですよね。

つまりここから言えることは、マルチタスク学習において方向操作が特に重要であるということです。

おわりに

マルチタスク学習の勾配っていう、ぼくがぜんぜん知らない世界の論文を紹介しました。

わかっていない人なりに、示唆が得られてためになった論文でした。

そして、この論文はとてもわかりやすい！英文の構成でしょうか？文書構成でしょうか？とてもスッキリと理解できる論文でした。

こういう英文を書けるように努力したいものです。

おまけ マルチタスク学習の意味とは？

別の同僚からこんな質問が出てました。

「そもそもマルチタスク学習の意味はなんだ？シングルタスク学習を独立して実行してはいけないのか？」

ぼくも考えてみたい質問です。これはきっと、方法論的な問でしょう

この質問は、本質的には次のことと同じだと思います。

「学校のテストがあります。２つのスタイルを選べます。A: 国語だけを先にテストして、１ヶ月後に社会をテスト。それぞれの教科に勉強時間を集中してとれます。 B: 国語と社会を同じ日にテストします。勉強は同時並行です。」

「さて、AとBのどちらの方が良い点数が取れるでしょうか？」

という質問と同じではないでしょうか？Aはシングルタスクの状況、Bはマルチタスクの状況です。

Aの方が良い気もしますが・・・でも、国語と社会の知識は連携していたりするものです。では、Bの方がよい？？

これに絶対的な回答を出せる人はいるでしょうか？ぼくはいないと思います。

つまり、マルチタスクとシングルタスク、どっちも実験してみるのが良さそうです。