論文の概要: Sharing to learn and learning to share -- Fitting together
Meta-Learning, Multi-Task Learning, and Transfer Learning: A meta review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12146v6
- Date: Thu, 3 Aug 2023 09:17:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 17:45:06.891697
- Title: Sharing to learn and learning to share -- Fitting together
Meta-Learning, Multi-Task Learning, and Transfer Learning: A meta review
- Title（参考訳）: 学習の共有と共有の学習 -- メタラーニング、マルチタスク学習、トランスファーラーニングをまとめて - メタレビュー
- Authors: Richa Upadhyay, Ronald Phlypo, Rajkumar Saini, Marcus Liwicki
- Abstract要約: トランスファーラーニング、メタラーニング、マルチタスクラーニングは、新しいタスクに先行知識を活用することで、人間の学習プロセスを反映する。
ある学習アルゴリズムの弱点は、他の学習アルゴリズムの強みであることが判明した。
本稿では,これら2つの学習アルゴリズムを組み合わせた研究のレビューを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.024528292445318
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating knowledge across different domains is an essential feature of
human learning. Learning paradigms such as transfer learning, meta learning,
and multi-task learning reflect the human learning process by exploiting the
prior knowledge for new tasks, encouraging faster learning and good
generalization for new tasks. This article gives a detailed view of these
learning paradigms and their comparative analysis. The weakness of one learning
algorithm turns out to be a strength of another, and thus merging them is a
prevalent trait in the literature. There are numerous research papers that
focus on each of these learning paradigms separately and provide a
comprehensive overview of them. However, this article provides a review of
research studies that combine (two of) these learning algorithms. This survey
describes how these techniques are combined to solve problems in many different
fields of study, including computer vision, natural language processing,
hyperspectral imaging, and many more, in supervised setting only. As a result,
the global generic learning network an amalgamation of meta learning, transfer
learning, and multi-task learning is introduced here, along with some open
research questions and future research directions in the multi-task setting.
- Abstract（参考訳）: 異なる領域にまたがる知識の統合は、人間学習の重要な特徴である。
トランスファーラーニング、メタラーニング、マルチタスクラーニングといった学習パラダイムは、従来の知識を新しいタスクに活用することで人間の学習プロセスを反映し、より高速な学習と新しいタスクの優れた一般化を促進する。
本稿では,これらの学習パラダイムとその比較分析について概観する。
ある学習アルゴリズムの弱さは、他のアルゴリズムの強みであることが判明し、それらを統合することは文学における一般的な特徴である。
これらの学習パラダイムを別々に扱う多くの研究論文があり、それらを総合的に概観している。
しかし,本稿では,これらの学習アルゴリズムを2つ組み合わせた研究のレビューを行う。
本研究は, コンピュータビジョン, 自然言語処理, ハイパースペクトルイメージングなど, 様々な分野の課題を教師あり環境で解決するために, これらの手法が組み合わされた方法について述べる。
その結果,グローバル・ジェネリック・ラーニング・ネットワークはメタラーニング,トランスファーラーニング,マルチタスクラーニングの融合を図り,オープンな研究課題とマルチタスク・セッティングにおける今後の研究方向性を紹介する。
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