論文の概要: Transfer Learning Can Outperform the True Prior in Double Descent Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05621v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 18:46:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 14:51:31.616426
• Title: Transfer Learning Can Outperform the True Prior in Double Descent Regularization
• Title（参考訳）: 転送学習は二重日射正則化における真の優先度を上回る
• Authors: Yehuda Dar, Richard G. Baraniuk
• Abstract要約: 線形回帰タスクのソースからターゲットへの基本的な転送学習プロセスについて検討する。 転送学習が個々の目標タスクの最小平均平方誤差(MMSE)ソリューションを破ることができることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.42044316389072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a fundamental transfer learning process from source to target linear regression tasks, including overparameterized settings where there are more learned parameters than data samples. The target task learning is addressed by using its training data together with the parameters previously computed for the source task. We define the target task as a linear regression optimization with a regularization on the distance between the to-be-learned target parameters and the already-learned source parameters. This approach can be also interpreted as adjusting the previously learned source parameters for the purpose of the target task, and in the case of sufficiently related tasks this process can be perceived as fine tuning. We analytically characterize the generalization performance of our transfer learning approach and demonstrate its ability to resolve the peak in generalization errors in double descent phenomena of min-norm solutions to ordinary least squares regression. Moreover, we show that for sufficiently related tasks the optimally tuned transfer learning approach can outperform the optimally tuned ridge regression method, even when the true parameter vector conforms with isotropic Gaussian prior distribution. Namely, we demonstrate that transfer learning can beat the minimum mean square error (MMSE) solution of the individual target task.
• Abstract（参考訳）: データサンプルよりも学習パラメータが多いオーバーパラメータ設定を含む、ソースからターゲットの線形回帰タスクへの基本的な転送学習プロセスを研究します。 目標タスク学習は、そのトレーニングデータと、ソースタスクのために予め計算されたパラメータを用いて対処される。 対象タスクを, to-be-learnedターゲットパラメータと既に学習済みソースパラメータ間の距離を正規化した線形回帰最適化として定義する。 このアプローチは、対象タスクの目的のために学習したソースパラメータを調整したものと解釈することもでき、十分に関連するタスクの場合、このプロセスは微調整と見なすことができる。 転送学習手法の一般化性能を解析的に解析し、最小二乗回帰に対するマイナスノルム解の二重降下現象における一般化誤差のピークを解く能力を示す。 さらに、十分関連するタスクに対して、真のパラメータベクトルが等方的ガウス分布に適合する場合でも、最適に調整された転送学習アプローチが最適に調整されたリッジ回帰法より優れていることを示す。 すなわち、転送学習が個々のターゲットタスクの最小平均平方誤差(MMSE)ソリューションを破ることができることを実証する。

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