論文の概要: From Learning to Meta-Learning: Reduced Training Overhead and Complexity for Communication Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01227v1
• Date: Sun, 5 Jan 2020 12:54:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 07:42:05.711877
• Title: From Learning to Meta-Learning: Reduced Training Overhead and Complexity for Communication Systems
• Title（参考訳）: 学習からメタラーニングへ:コミュニケーションシステムの訓練オーバーヘッドと複雑さを減らす
• Authors: Osvaldo Simeone, Sangwoo Park, Joonhyuk Kang
• Abstract要約: 機械学習手法は、データやアクティブな観察に基づいて、一定の学習手順を用いて、与えられたモデルクラスに置かれるように制約されたモデルのパラメータを適応する。 メタトレーニングによる帰納バイアスでは、トレーニングデータと/または時間の複雑さを減らして、マシンラーニングモデルのトレーニングを実行することができる。 本稿では,メタラーニングの高度導入と通信システムへの応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.427909614453526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning methods adapt the parameters of a model, constrained to lie in a given model class, by using a fixed learning procedure based on data or active observations. Adaptation is done on a per-task basis, and retraining is needed when the system configuration changes. The resulting inefficiency in terms of data and training time requirements can be mitigated, if domain knowledge is available, by selecting a suitable model class and learning procedure, collectively known as inductive bias. However, it is generally difficult to encode prior knowledge into an inductive bias, particularly with black-box model classes such as neural networks. Meta-learning provides a way to automatize the selection of an inductive bias. Meta-learning leverages data or active observations from tasks that are expected to be related to future, and a priori unknown, tasks of interest. With a meta-trained inductive bias, training of a machine learning model can be potentially carried out with reduced training data and/or time complexity. This paper provides a high-level introduction to meta-learning with applications to communication systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習手法は、データやアクティブな観察に基づく固定学習手順を用いて、与えられたモデルクラス内に存在するように制約されたモデルのパラメータを適応させる。 適応はタスク単位で行われ、システム構成の変更時に再トレーニングが必要になる。 データとトレーニング時間の要件に関する結果として生じる非効率性は、適切なモデルクラスと学習手順を選択することで、ドメイン知識が利用可能であれば軽減することができる。 しかし、特にニューラルネットワークのようなブラックボックスモデルクラスでは、事前知識を誘導バイアスに符号化することは一般的に困難である。 メタ学習は、帰納バイアスの選択を自動化する手段を提供する。 メタラーニングは、将来に関連すると思われるタスクや、興味のないタスクからのデータやアクティブな観察を活用する。 メタトレーニングされたインダクティブバイアスにより、トレーニングデータおよび/または時間の複雑さを低減して、マシンラーニングモデルのトレーニングを行うことができる。 本稿では,メタラーニングの高レベル導入と通信システムへの応用について述べる。

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