多目标双层优化的一阶多梯度算法

本研究针对多目标双层优化问题，提出了一种高效的一阶多梯度方法 FORUM，将 MOBLO 问题重新构造为约束的多目标优化问题，并通过一种新颖的多梯度聚合方法解决了具有挑战性的约束的多目标优化问题。理论上，我们提供了复杂度分析来展示所提出方法的效率以及非渐近收敛结果。实证上，广泛的实验表明了 FORUM 方法在不同的学习问题中的有效性和高效性，尤其在三个多任务学习基准数据集上取得了最先进的性能。