論文の概要: A Concise Review of Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02144v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 20:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 14:23:02.261907
• Title: A Concise Review of Transfer Learning
• Title（参考訳）: 転校学習の簡潔なレビュー
• Authors: Abolfazl Farahani, Behrouz Pourshojae, Khaled Rasheed, Hamid R. Arabnia
• Abstract要約: 転送学習は、他の関連するソースデータを適用することで、ターゲット学習者のパフォーマンスを高めることを目的としている。 従来の機械学習とデータマイニングのテクニックは、トレーニングとテストのデータは同じ特徴空間と分布から来ていると仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5771347525430772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The availability of abundant labeled data in recent years led the researchers to introduce a methodology called transfer learning, which utilizes existing data in situations where there are difficulties in collecting new annotated data. Transfer learning aims to boost the performance of a target learner by applying another related source data. In contrast to the traditional machine learning and data mining techniques, which assume that the training and testing data lie from the same feature space and distribution, transfer learning can handle situations where there is a discrepancy between domains and distributions. These characteristics give the model the potential to utilize the available related source data and extend the underlying knowledge to the target task achieving better performance. This survey paper aims to give a concise review of traditional and current transfer learning settings, existing challenges, and related approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年、豊富なラベル付きデータが利用可能になったため、研究者らは、新しい注釈付きデータの収集が困難である状況で既存のデータを利用する転送学習という手法を導入した。 Transfer Learningは、他の関連するソースデータを適用することで、ターゲット学習者のパフォーマンスを高めることを目的としている。 従来の機械学習やデータマイニング技術とは対照的に、トレーニングとテストのデータは同じ特徴空間と分布から来ていると仮定すると、トランスファーラーニングはドメインと分布の間に相違がある状況を扱うことができる。 これらの特徴は、モデルに利用可能な関連するソースデータを利用する可能性を与え、基礎となる知識を目標タスクに拡張し、より良いパフォーマンスを実現する。 本研究は,従来の伝達学習設定や既存の課題,関連するアプローチについて,簡潔なレビューを行うことを目的としている。

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