論文の概要: A Survey of Learning on Small Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14443v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 02:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 13:09:17.509029
• Title: A Survey of Learning on Small Data
• Title（参考訳）: 小規模データの学習に関する調査
• Authors: Xiaofeng Cao, Weixin Bu, Shengjun Huang, Yingpeng Tang, Yaming Guo, Yi Chang, Ivor W. Tsang
• Abstract要約: 小データの学習は人工知能(AI)の究極の目的の1つである この調査はPACフレームワーク下でのアクティブサンプリングに追随し、小さなデータにおける学習の一般化誤差とラベルの複雑さを分析した。 コンピュータビジョンや自然言語処理といった、小さなデータでの学習の恩恵を受ける難しい応用も調査されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.7927064723908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning on big data brings success for artificial intelligence (AI), but the annotation and training costs are expensive. In future, learning on small data is one of the ultimate purposes of AI, which requires machines to recognize objectives and scenarios relying on small data as humans. A series of machine learning models is going on this way such as active learning, few-shot learning, deep clustering. However, there are few theoretical guarantees for their generalization performance. Moreover, most of their settings are passive, that is, the label distribution is explicitly controlled by one specified sampling scenario. This survey follows the agnostic active sampling under a PAC (Probably Approximately Correct) framework to analyze the generalization error and label complexity of learning on small data using a supervised and unsupervised fashion. With these theoretical analyses, we categorize the small data learning models from two geometric perspectives: the Euclidean and non-Euclidean (hyperbolic) mean representation, where their optimization solutions are also presented and discussed. Later, some potential learning scenarios that may benefit from small data learning are then summarized, and their potential learning scenarios are also analyzed. Finally, some challenging applications such as computer vision, natural language processing that may benefit from learning on small data are also surveyed.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータの学習は人工知能(AI)の成功をもたらすが、アノテーションとトレーニングコストは高い。 将来的には、小さなデータによる学習はAIの究極の目的のひとつであり、機械は小さなデータに依存する目的やシナリオを人間として認識する必要がある。 機械学習の一連のモデルは、アクティブラーニング、少数ショットラーニング、ディープクラスタリングなど、このように進んでいる。 しかし、その一般化性能に関する理論的な保証はほとんどない。 さらに、ほとんどの設定は受動的であり、ラベルの分布は特定のサンプリングシナリオによって明示的に制御される。 この調査はPAC(おそらく略正)フレームワーク下での能動サンプリングに追随し、教師なしの手法を用いて、小さなデータ上での学習の一般化誤差とラベルの複雑さを分析した。 これらの理論解析により, 2つの幾何学的視点から, ユークリッド平均表現と非ユークリッド平均表現の2つの小さなデータ学習モデルを分類し, その最適化解を提示し, 議論する。 その後、小さなデータ学習の恩恵を受ける可能性のある学習シナリオが要約され、その潜在的な学習シナリオも分析される。 最後に,コンピュータビジョンや自然言語処理といった,小さなデータで学ぶことのメリットを享受する困難なアプリケーションについても調査を行った。

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