論文の概要: Improving the Generalization of Meta-learning on Unseen Domains via Adversarial Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11056v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 07:29:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 14:01:52.458033
• Title: Improving the Generalization of Meta-learning on Unseen Domains via Adversarial Shift
• Title（参考訳）: 逆シフトによる未知領域におけるメタラーニングの一般化の改善
• Authors: Pinzhuo Tian, Yao Gao
• Abstract要約: ドメインシフトをシミュレートし、擬似タスクを生成する方法を学ぶためのモデルに依存しないシフト層を提案する。 擬似的なタスクに基づいて、メタ学習モデルはクロスドメインメタ知識を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1219977244201056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Meta-learning provides a promising way for learning to efficiently learn and achieves great success in many applications. However, most meta-learning literature focuses on dealing with tasks from a same domain, making it brittle to generalize to tasks from the other unseen domains. In this work, we address this problem by simulating tasks from the other unseen domains to improve the generalization and robustness of meta-learning method. Specifically, we propose a model-agnostic shift layer to learn how to simulate the domain shift and generate pseudo tasks, and develop a new adversarial learning-to-learn mechanism to train it. Based on the pseudo tasks, the meta-learning model can learn cross-domain meta-knowledge, which can generalize well on unseen domains. We conduct extensive experiments under the domain generalization setting. Experimental results demonstrate that the proposed shift layer is applicable to various meta-learning frameworks. Moreover, our method also leads to state-of-the-art performance on different cross-domain few-shot classification benchmarks and produces good results on cross-domain few-shot regression.
• Abstract（参考訳）: メタラーニングは、学習が効率的に学習し、多くのアプリケーションで大きな成功を収める、有望な方法を提供する。 しかし、ほとんどのメタラーニング文献は、同じドメインのタスクを扱うことに焦点を当てており、他の見えないドメインのタスクに一般化するのが脆弱である。 本研究では,他の未認識領域からタスクをシミュレートすることで,メタラーニング手法の一般化と堅牢性を改善することでこの問題に対処した。 具体的には、ドメインシフトをシミュレートし、擬似タスクを生成する方法を学ぶためのモデルに依存しないシフト層を提案し、それをトレーニングするための新しい逆学習学習機構を開発する。 擬似的なタスクに基づいて、メタ学習モデルはクロスドメインメタ知識を学習することができる。 領域一般化設定の下で広範な実験を行う。 実験の結果,提案するシフト層は様々なメタ学習フレームワークに適用できることがわかった。 さらに,本手法は,異なるドメイン間数ショット分類ベンチマークにおける最先端の性能も向上し,ドメイン間数ショット回帰に対して良好な結果が得られた。

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