論文の概要: Probabilistic Active Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08949v2
• Date: Thu, 22 Oct 2020 23:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 13:11:48.637588
• Title: Probabilistic Active Meta-Learning
• Title（参考訳）: 確率的アクティブメタラーニング
• Authors: Jean Kaddour, Steind\'or S{\ae}mundsson, Marc Peter Deisenroth
• Abstract要約: 先行経験に基づくタスク選択をメタ学習アルゴリズムに導入する。 シミュレーションロボット実験の強いベースラインと比較して,本手法がデータ効率を向上させるという実証的証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.432006404678981
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-efficient learning algorithms are essential in many practical applications where data collection is expensive, e.g., in robotics due to the wear and tear. To address this problem, meta-learning algorithms use prior experience about tasks to learn new, related tasks efficiently. Typically, a set of training tasks is assumed given or randomly chosen. However, this setting does not take into account the sequential nature that naturally arises when training a model from scratch in real-life: how do we collect a set of training tasks in a data-efficient manner? In this work, we introduce task selection based on prior experience into a meta-learning algorithm by conceptualizing the learner and the active meta-learning setting using a probabilistic latent variable model. We provide empirical evidence that our approach improves data-efficiency when compared to strong baselines on simulated robotic experiments.
• Abstract（参考訳）: データ効率の学習アルゴリズムは、データ収集が高価である、例えばロボット工学において、摩耗や裂け目によるデータ収集に不可欠である。 この問題に対処するために、メタ学習アルゴリズムはタスクに関する事前の経験を使用して、新しい関連するタスクを効率的に学習する。 通常、一連のトレーニングタスクは与えられたかランダムに選択される。 しかし、この設定は、実際の環境でモデルをスクラッチからトレーニングする際に自然に発生するシーケンシャルな性質を考慮していない。 本研究では,従来の経験に基づくタスク選択をメタ学習アルゴリズムに導入し,確率的潜在変数モデルを用いて学習者とアクティブメタ学習設定を概念化する。 シミュレーションロボット実験の強いベースラインと比較して,本手法がデータ効率を向上させるという実証的証拠を提供する。

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