Fugu-MT 論文翻訳(概要): When Does MAML Objective Have Benign Landscape?

論文の概要: When Does MAML Objective Have Benign Landscape?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00453v2
Date: Thu, 10 Dec 2020 19:20:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-26 12:31:49.448856
Title: When Does MAML Objective Have Benign Landscape?
Title（参考訳）: MAMLオブジェクトはいつ、ランドスケープに相応しいのか?
Authors: Igor Molybog and Javad Lavaei
Abstract要約: 本稿では,モデル非依存メタラーニング(MAML)アルゴリズムの背後にある最適化問題の複雑性について検討する。本研究の目的は,共通構造を有する逐次的意思決定タスクにおけるMAMLのグローバルコンバージェンスを決定することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.056495277232118
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The paper studies the complexity of the optimization problem behind the Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm. The goal of the study is to determine the global convergence of MAML on sequential decision-making tasks possessing a common structure. We are curious to know when, if at all, the benign landscape of the underlying tasks results in a benign landscape of the corresponding MAML objective. For illustration, we analyze the landscape of the MAML objective on LQR tasks to determine what types of similarities in their structures enable the algorithm to converge to the globally optimal solution.
Abstract（参考訳）: 本稿では,モデル非依存メタラーニング(MAML)アルゴリズムの背後にある最適化問題の複雑性について検討する。本研究の目的は,共通構造を有する逐次的意思決定タスクにおけるMAMLのグローバルコンバージェンスを決定することである。基礎となるタスクの良質なランドスケープが、対応するmamlの目的の良質なランドスケープにいつつながるのか、私たちは知りたいのです。図示として、LQRタスクにおけるMAML目標のランドスケープを分析し、その構造においてどの種類の類似性がアルゴリズムをグローバルに最適解に収束させるかを決定する。

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