論文の概要: Trace norm regularization for multi-task learning with scarce data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06742v1
• Date: Mon, 14 Feb 2022 14:18:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 15:47:54.875013
• Title: Trace norm regularization for multi-task learning with scarce data
• Title（参考訳）: 不足データを用いたマルチタスク学習のためのトレースノルム正規化
• Authors: Etienne Boursier and Mikhail Konobeev and Nicolas Flammarion
• Abstract要約: この研究は、タスク毎のサンプル数が少ない場合に、トレースノルム正規化推定器にバウンドされた最初の推定誤差を提供する。 データスカースタスクの学習におけるトレースノルム正規化の利点はメタラーニングにまで拡張され、人工データセット上で経験的に確認される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.085733305266572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-task learning leverages structural similarities between multiple tasks to learn despite very few samples. Motivated by the recent success of neural networks applied to data-scarce tasks, we consider a linear low-dimensional shared representation model. Despite an extensive literature, existing theoretical results either guarantee weak estimation rates or require a large number of samples per task. This work provides the first estimation error bound for the trace norm regularized estimator when the number of samples per task is small. The advantages of trace norm regularization for learning data-scarce tasks extend to meta-learning and are confirmed empirically on synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習は、サンプルが少ないにもかかわらず、複数のタスク間の構造的類似性を活用して学習する。 データ収集タスクに適用したニューラルネットワークの最近の成功に動機づけられて,線形低次元共有表現モデルを提案する。 広範な文献にもかかわらず、既存の理論的結果は弱い推定率を保証するか、タスクごとに大量のサンプルを必要とする。 この研究は、タスク当たりのサンプル数が小さい場合にトレースノルム正規化推定器にバインドされた最初の推定誤差を提供する。 データスカースタスクの学習におけるトレースノルム正規化の利点はメタラーニングにまで拡張され、人工データセット上で経験的に確認される。

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