論文の概要: Towards a theory of out-of-distribution learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14501v5
- Date: Fri, 7 Jun 2024 17:24:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 23:21:09.506536
- Title: Towards a theory of out-of-distribution learning
- Title（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション・ラーニングの理論に向けて
- Authors: Jayanta Dey, Ali Geisa, Ronak Mehta, Tyler M. Tomita, Hayden S. Helm, Haoyin Xu, Eric Eaton, Jeffery Dick, Carey E. Priebe, Joshua T. Vogelstein,
- Abstract要約: 本稿では,PAC学習フレームワークを用いて,異なる学習課題を定義するための時系列的アプローチを提案する。
まずは流通学習から始め、最近提案された生涯学習や継続学習へと進む。
この研究によって、さまざまなタイプの学習を定量化する、普遍的に合意されたアプローチがもたらされることを期待しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.878004729029644
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning is a process wherein a learning agent enhances its performance through exposure of experience or data. Throughout this journey, the agent may encounter diverse learning environments. For example, data may be presented to the leaner all at once, in multiple batches, or sequentially. Furthermore, the distribution of each data sample could be either identical and independent (iid) or non-iid. Additionally, there may exist computational and space constraints for the deployment of the learning algorithms. The complexity of a learning task can vary significantly, depending on the learning setup and the constraints imposed upon it. However, it is worth noting that the current literature lacks formal definitions for many of the in-distribution and out-of-distribution learning paradigms. Establishing proper and universally agreed-upon definitions for these learning setups is essential for thoroughly exploring the evolution of ideas across different learning scenarios and deriving generalized mathematical bounds for these learners. In this paper, we aim to address this issue by proposing a chronological approach to defining different learning tasks using the provably approximately correct (PAC) learning framework. We will start with in-distribution learning and progress to recently proposed lifelong or continual learning. We employ consistent terminology and notation to demonstrate how each of these learning frameworks represents a specific instance of a broader, more generalized concept of learnability. Our hope is that this work will inspire a universally agreed-upon approach to quantifying different types of learning, fostering greater understanding and progress in the field.
- Abstract（参考訳）: 学習とは、学習エージェントが経験やデータを公開することによって、そのパフォーマンスを高めるプロセスである。
この旅を通じて、エージェントは多様な学習環境に遭遇する可能性がある。
例えば、データは一度に、複数のバッチで、あるいはシーケンシャルに、リーンに提示される。
さらに、各データサンプルの分布は同一であり、独立した(iid)か非IDである可能性がある。
さらに、学習アルゴリズムの展開には計算的制約や空間的制約が存在する可能性がある。
学習タスクの複雑さは、学習のセットアップとそれに課される制約によって大きく異なる可能性がある。
しかし、現在の文献には、分布論と分布論の学習パラダイムの多くについて、形式的な定義が欠けていることに注意する必要がある。
これらの学習環境に対する適切な、そして普遍的に合意された定義を確立することは、異なる学習シナリオにまたがるアイデアの進化を徹底的に探求し、これらの学習者に一般化された数学的境界を導出するために不可欠である。
本稿では,PAC学習フレームワークを用いて,異なる学習課題を定義するための時系列的アプローチを提案することにより,この問題に対処することを目的とする。
まずは流通学習から始め、最近提案された生涯学習や継続学習へと進む。
我々は、これらの学習フレームワークが、より広くより一般化された学習可能性の概念の特定のインスタンスをどのように表現しているかを示すために、一貫した用語と表記を用いる。
この研究によって、さまざまなタイプの学習を定量化し、この分野の理解と進歩を促進する、普遍的に合意されたアプローチがもたらされることを期待しています。
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