論文の概要: Skillearn: Machine Learning Inspired by Humans' Learning Skills
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04863v2
- Date: Fri, 12 Mar 2021 06:38:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 12:40:17.140691
- Title: Skillearn: Machine Learning Inspired by Humans' Learning Skills
- Title（参考訳）: Skillearn: 人間の学習スキルに触発された機械学習
- Authors: Pengtao Xie, Xuefeng Du, Hao Ban
- Abstract要約: 私たちは、機械の学習を助けるために人間の学習スキルを借りることができるかどうかを調べることに興味があります。
具体的には、これらのスキルを形式化し、より良い機械学習(ML)モデルのトレーニングに活用することを目指しています。
この目標を達成するために、人間の学習スキルを数学的に表現する原則的な方法を提供する一般的なフレームワークであるSkillearnを開発した。
2つのケーススタディでは、Skillearnを使用して人間の2つの学習スキルを形式化します。テストをパスして学習をインターリーブし、形式化されたスキルを使用して神経アーキテクチャ検索を改善します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.125072827275766
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Humans, as the most powerful learners on the planet, have accumulated a lot
of learning skills, such as learning through tests, interleaving learning,
self-explanation, active recalling, to name a few. These learning skills and
methodologies enable humans to learn new topics more effectively and
efficiently. We are interested in investigating whether humans' learning skills
can be borrowed to help machines to learn better. Specifically, we aim to
formalize these skills and leverage them to train better machine learning (ML)
models. To achieve this goal, we develop a general framework -- Skillearn,
which provides a principled way to represent humans' learning skills
mathematically and use the formally-represented skills to improve the training
of ML models. In two case studies, we apply Skillearn to formalize two learning
skills of humans: learning by passing tests and interleaving learning, and use
the formalized skills to improve neural architecture search. Experiments on
various datasets show that trained using the skills formalized by Skillearn, ML
models achieve significantly better performance.
- Abstract（参考訳）: 人間は、地球上でもっとも強力な学習者として、テストによる学習、インターリーブ学習、自己説明、アクティブリコールなど、多くの学習スキルを蓄積しています。
これらの学習スキルと方法論により、人間は新しいトピックをより効率的に学習することができる。
私たちは、機械の学習を支援するために人間の学習スキルを借用できるかどうか調査することに興味を持っています。
具体的には、これらのスキルを形式化し、機械学習(ML)モデルのトレーニングに活用することを目指している。
この目標を達成するために、人間の学習スキルを数学的に表現し、形式的に表現されたスキルを用いてMLモデルのトレーニングを改善するための原則的な方法を提供する一般的なフレームワークであるSkillearnを開発する。
2つのケーススタディにおいて、skillearnを人間の2つの学習スキルの形式化に応用した。
さまざまなデータセットの実験では、Skillearnによって形式化されたスキルを使用してトレーニングされたMLモデルは、はるかに優れたパフォーマンスを実現している。
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