論文の概要: Invariant Meta Learning for Out-of-Distribution Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11779v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 12:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 15:09:21.477586
• Title: Invariant Meta Learning for Out-of-Distribution Generalization
• Title（参考訳）: 分布外一般化のための不変メタ学習
• Authors: Penghao Jiang, Ke Xin, Zifeng Wang, Chunxi Li
• Abstract要約: 本稿では,アウト・オブ・ディストリビューションタスクのための不変なメタ学習を提案する。 具体的には、不変な最適メタ初期化と、正規化ペナルティを持つ配布外タスクへの迅速な適応である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1718589131017048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern deep learning techniques have illustrated their excellent capabilities in many areas, but relies on large training data. Optimization-based meta-learning train a model on a variety tasks, such that it can solve new learning tasks using only a small number of training samples.However, these methods assumes that training and test dataare identically and independently distributed. To overcome such limitation, in this paper, we propose invariant meta learning for out-of-distribution tasks. Specifically, invariant meta learning find invariant optimal meta-initialization,and fast adapt to out-of-distribution tasks with regularization penalty. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposed invariant meta learning on out-of-distribution few-shot tasks.
• Abstract（参考訳）: 現代のディープラーニング技術は多くの分野で優れた能力を示しているが、大規模なトレーニングデータに依存している。 最適化に基づくメタラーニングは、少数のトレーニングサンプルだけで新しい学習タスクを解くことができるように、様々なタスクでモデルを訓練するが、これらの方法は、トレーニングとテストデータは同一かつ独立に分散されていると仮定する。 このような制約を克服するために,本論文では分散課題に対する不変メタ学習を提案する。 具体的には、不変メタ学習は不変最適メタ初期化を見つけ、正規化ペナルティを伴う分散外タスクに素早く適応する。 広汎な実験により,提案した不変メタ学習がアウト・オブ・ディストリビューション・数ショットタスクに与える影響を実証した。

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