論文の概要: OCD: Learning to Overfit with Conditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00471v5
• Date: Fri, 9 Jun 2023 04:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 18:14:12.134666
• Title: OCD: Learning to Overfit with Conditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: OCD: 条件付き拡散モデルによるオーバーフィットの学習
• Authors: Shahar Lutati and Lior Wolf
• Abstract要約: 入力サンプルxに重みを条件付けした動的モデルを提案する。 基本モデルを x とそのラベル y 上で微調整することで得られる重みに一致することを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.1828574518325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a dynamic model in which the weights are conditioned on an input sample x and are learned to match those that would be obtained by finetuning a base model on x and its label y. This mapping between an input sample and network weights is approximated by a denoising diffusion model. The diffusion model we employ focuses on modifying a single layer of the base model and is conditioned on the input, activations, and output of this layer. Since the diffusion model is stochastic in nature, multiple initializations generate different networks, forming an ensemble, which leads to further improvements. Our experiments demonstrate the wide applicability of the method for image classification, 3D reconstruction, tabular data, speech separation, and natural language processing. Our code is available at https://github.com/ShaharLutatiPersonal/OCD
• Abstract（参考訳）: 本稿では,入力サンプル x 上で重みを条件付けし,x 上の基底モデルとそのラベル y を微調整して得られる重みと一致するように学習する動的モデルを提案する。 この入力サンプルとネットワーク重みのマッピングは、ノイズ拡散モデルによって近似される。 私たちが採用する拡散モデルは、ベースモデルの単一層の変更に重点を置いており、この層の入出力、アクティベーション、出力を条件としている。 拡散モデルは本質的に確率的であるため、複数の初期化が異なるネットワークを生成し、アンサンブルを形成し、さらなる改善をもたらす。 本実験は,画像分類法,3次元再構成法,表データ法,音声分離法,自然言語処理法の適用性を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/ShaharLutatiPersonal/OCDで利用可能です。

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