論文の概要: Faster Optimization-Based Meta-Learning Adaptation Phase

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05930v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 06:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 14:24:30.740508
• Title: Faster Optimization-Based Meta-Learning Adaptation Phase
• Title（参考訳）: 最適化を高速化するメタラーニング適応フェーズ
• Authors: Kostiantyn Khabarlak
• Abstract要約: 適応フェーズ中にネットワーク内で更新される重量を制限するLambdaパターンを導入する。 実験の結果, 以下の領域でMAML法を大幅に改善できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks require a large amount of annotated data to learn. Meta-learning algorithms propose a way to decrease the number of training samples to only a few. One of the most prominent optimization-based meta-learning algorithms is Model-Agnostic Meta-Learning (MAML). However, the key procedure of adaptation to new tasks in MAML is quite slow. In this work we propose an improvement to MAML meta-learning algorithm. We introduce Lambda patterns by which we restrict which weight are updated in the network during the adaptation phase. This makes it possible to skip certain gradient computations. The fastest pattern is selected given an allowed quality degradation threshold parameter. In certain cases, quality improvement is possible by a careful pattern selection. The experiments conducted have shown that via Lambda adaptation pattern selection, it is possible to significantly improve the MAML method in the following areas: adaptation time has been decreased by a factor of 3 with minimal accuracy loss; accuracy for one-step adaptation has been substantially improved.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは学習するために大量の注釈付きデータを必要とする。 メタラーニングアルゴリズムは、トレーニングサンプルの数をほんの数人に減らす方法を提案する。 最も著名な最適化に基づくメタ学習アルゴリズムの1つは、モデル非依存メタ学習(maml)である。 しかし、MAMLにおける新しいタスクへの適応の重要な手順は非常に遅い。 本研究では,MAMLメタ学習アルゴリズムの改良を提案する。 適応フェーズ中にネットワーク内で更新される重量を制限するLambdaパターンを導入する。 これにより、特定の勾配計算をスキップすることができる。 許容品質劣化閾値パラメータにより、最速パターンが選択される。 特定の場合には、注意深いパターン選択によって品質改善が可能となる。 実験により, ラムダ適応パターンの選択により, 適応時間は最小精度損失の3倍に減少し, 1段階適応の精度は大幅に向上した。

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