論文の概要: Structured Prediction for Conditional Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08799v2
• Date: Mon, 19 Oct 2020 17:18:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 06:48:53.075317
• Title: Structured Prediction for Conditional Meta-Learning
• Title（参考訳）: 条件付きメタラーニングの構造化予測
• Authors: Ruohan Wang, Yiannis Demiris, Carlo Ciliberto
• Abstract要約: 構造化予測を用いた条件付きメタラーニングの新しい視点を提案する。 タスク適応型構造化メタラーニング(TASML: Task-Adaptive Structured Meta-learning)は,タスク固有目的関数を生成する基本的フレームワークである。 実験により,TASMLは既存のメタラーニングモデルの性能を向上し,ベンチマークデータセットの最先端性を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.30857707980074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of optimization-based meta-learning is to find a single initialization shared across a distribution of tasks to speed up the process of learning new tasks. Conditional meta-learning seeks task-specific initialization to better capture complex task distributions and improve performance. However, many existing conditional methods are difficult to generalize and lack theoretical guarantees. In this work, we propose a new perspective on conditional meta-learning via structured prediction. We derive task-adaptive structured meta-learning (TASML), a principled framework that yields task-specific objective functions by weighing meta-training data on target tasks. Our non-parametric approach is model-agnostic and can be combined with existing meta-learning methods to achieve conditioning. Empirically, we show that TASML improves the performance of existing meta-learning models, and outperforms the state-of-the-art on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 最適化ベースのメタ学習の目標は、タスクの分散間で共有される単一の初期化を見つけ、新しいタスクを学習するプロセスをスピードアップすることだ。 条件付きメタ学習はタスク固有の初期化を求め、複雑なタスクの分布をよりよく捉え、パフォーマンスを向上させる。 しかし、既存の条件付き手法の多くは一般化が難しく、理論的な保証が欠けている。 本稿では,構造化予測による条件付きメタラーニングの新しい展望を提案する。 タスク適応型構造化メタラーニング(tasml, task-adaptive structured meta-learning)を導出する。 非パラメトリックアプローチはモデル非依存であり、条件付けを達成するために既存のメタラーニング手法と組み合わせることができる。 実験により,TASMLは既存のメタラーニングモデルの性能を向上し,ベンチマークデータセットの最先端性を上回った。

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