論文の概要: A picture of the space of typical learnable tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17011v3
• Date: Sat, 15 Jul 2023 03:18:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 00:09:53.815592
• Title: A picture of the space of typical learnable tasks
• Title（参考訳）: 典型的な学習可能なタスクの空間の写真
• Authors: Rahul Ramesh, Jialin Mao, Itay Griniasty, Rubing Yang, Han Kheng Teoh, Mark Transtrum, James P. Sethna, Pratik Chaudhari
• Abstract要約: 深層ネットワークが異なるタスクで学習した表現を理解するための情報幾何学的手法を開発した。 我々は,タスク空間の構造に関連する次のような現象を列挙した。 我々は、CIFAR-10とImagenetデータセットから構築された分類タスクを使用してこれらの現象を研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.374133486467013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop information geometric techniques to understand the representations learned by deep networks when they are trained on different tasks using supervised, meta-, semi-supervised and contrastive learning. We shed light on the following phenomena that relate to the structure of the space of tasks: (1) the manifold of probabilistic models trained on different tasks using different representation learning methods is effectively low-dimensional; (2) supervised learning on one task results in a surprising amount of progress even on seemingly dissimilar tasks; progress on other tasks is larger if the training task has diverse classes; (3) the structure of the space of tasks indicated by our analysis is consistent with parts of the Wordnet phylogenetic tree; (4) episodic meta-learning algorithms and supervised learning traverse different trajectories during training but they fit similar models eventually; (5) contrastive and semi-supervised learning methods traverse trajectories similar to those of supervised learning. We use classification tasks constructed from the CIFAR-10 and Imagenet datasets to study these phenomena.
• Abstract（参考訳）: 我々は,教師付き,メタ型,セミ教師付き,コントラスト型学習を用いて,ディープネットワークが異なるタスクで学習した表現を理解するための情報幾何学的手法を開発した。 We shed light on the following phenomena that relate to the structure of the space of tasks: (1) the manifold of probabilistic models trained on different tasks using different representation learning methods is effectively low-dimensional; (2) supervised learning on one task results in a surprising amount of progress even on seemingly dissimilar tasks; progress on other tasks is larger if the training task has diverse classes; (3) the structure of the space of tasks indicated by our analysis is consistent with parts of the Wordnet phylogenetic tree; (4) episodic meta-learning algorithms and supervised learning traverse different trajectories during training but they fit similar models eventually; (5) contrastive and semi-supervised learning methods traverse trajectories similar to those of supervised learning. CIFAR-10とImagenetデータセットから構築した分類タスクを用いてこれらの現象を研究する。

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