論文の概要: Concept Discovery for Fast Adapatation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07850v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 02:33:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 15:54:36.156101
• Title: Concept Discovery for Fast Adapatation
• Title（参考訳）: fast adapatation の概念発見
• Authors: Shengyu Feng, Hanghang Tong
• Abstract要約: データ特徴間の構造をメタラーニングすることで、より効果的な適応を実現する。 提案手法は,概念ベースモデル非依存メタラーニング(COMAML)を用いて,合成されたデータセットと実世界のデータセットの両方に対して,構造化データの一貫した改善を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.81705659613234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advances in deep learning have enabled machine learning methods to outperform human beings in various areas, but it remains a great challenge for a well-trained model to quickly adapt to a new task. One promising solution to realize this goal is through meta-learning, also known as learning to learn, which has achieved promising results in few-shot learning. However, current approaches are still enormously different from human beings' learning process, especially in the ability to extract structural and transferable knowledge. This drawback makes current meta-learning frameworks non-interpretable and hard to extend to more complex tasks. We tackle this problem by introducing concept discovery to the few-shot learning problem, where we achieve more effective adaptation by meta-learning the structure among the data features, leading to a composite representation of the data. Our proposed method Concept-Based Model-Agnostic Meta-Learning (COMAML) has been shown to achieve consistent improvements in the structured data for both synthesized datasets and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの進歩により、機械学習の手法はさまざまな分野で人間より優れているが、十分に訓練されたモデルが新しいタスクに迅速に適応することは、依然として大きな課題である。 この目標を達成するための有望な解決策は、学習のための学習としても知られるメタラーニングである。 しかしながら、現在のアプローチは、特に構造的かつ伝達可能な知識を抽出する能力において、人間の学習プロセスと大きく異なる。 この欠点により、現在のメタ学習フレームワークは解釈不能になり、より複雑なタスクに拡張しづらい。 そこで本研究では,データ特徴間の構造をメタ学習することでより効果的な適応を実現し,データの複合表現に繋がる手法を提案する。 提案手法は,概念ベースモデル非依存メタラーニング(COMAML)を用いて,合成データセットと実世界のデータセットの構造化データに対して一貫した改善を実現する。

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