MTLにおいて、各タスクの容量配分を最適化するためには、以下の手法が有効であると考えられます。
タスク重みの調整: タスクごとに重みを調整することで、重要なタスクにより多くの容量を割り当てることができます。重要度に応じて重みを調整することで、各タスクが適切に学習されるようになります。
学習率の調整: タスクごとに異なる学習率を設定することで、各タスクの収束速度を調整することができます。重要なタスクには高い学習率を設定し、収束を早めることができます。
共有パラメータとタスク固有パラメータのバランス: 共有パラメータとタスク固有パラメータのバランスを適切に保つことが重要です。共有パラメータが過剰になると、タスク固有の特徴が学習されにくくなるため、適切なバランスを保つことが必要です。
これらの手法を組み合わせて、各タスクの容量配分を最適化することが重要です。