論文の概要: Few-shot Adaptation to Distribution Shifts By Mixing Source and Target Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14521v3
• Date: Wed, 29 May 2024 22:38:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-01 00:12:24.770082
• Title: Few-shot Adaptation to Distribution Shifts By Mixing Source and Target Embeddings
• Title（参考訳）: 音源とターゲット埋め込みの混合による配電シフトへのわずかな適応
• Authors: Yihao Xue, Ali Payani, Yu Yang, Baharan Mirzasoleiman,
• Abstract要約: MixProは軽量でデータ効率のよいアプローチで、数ショットの適応が可能だ。 MixProはベースラインを最大7%上回り、2-4のターゲット例しかありません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.009815290729904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pretrained machine learning models need to be adapted to distribution shifts when deployed in new target environments. When obtaining labeled data from the target distribution is expensive, few-shot adaptation with only a few examples from the target distribution becomes essential. In this work, we propose MixPro, a lightweight and highly data-efficient approach for few-shot adaptation. MixPro first generates a relatively large dataset by mixing (linearly combining) pre-trained embeddings of large source data with those of the few target examples. This process preserves important features of both source and target distributions, while mitigating the specific noise in the small target data. Then, it trains a linear classifier on the mixed embeddings to effectively adapts the model to the target distribution without overfitting the small target data. Theoretically, we demonstrate the advantages of MixPro over previous methods. Our experiments, conducted across various model architectures on 8 datasets featuring different types of distribution shifts, reveal that MixPro can outperform baselines by up to 7\%, with only 2-4 target examples.
• Abstract（参考訳）: トレーニング済みの機械学習モデルは、新しいターゲット環境にデプロイされた場合、分散シフトに適応する必要がある。 対象分布からラベル付きデータを取得する場合、ターゲット分布からのサンプルを少数含む少数ショット適応が必須となる。 そこで本研究では,MixProを提案する。 MixProはまず、トレーニング済みの大規模なデータと、ターゲットとする少数のデータとを混合(直線的に組み合わせ)することによって、比較的大きなデータセットを生成する。 このプロセスは、小さなターゲットデータ中の特定のノイズを緩和しながら、ソースとターゲットの両方の重要な特徴を保存します。 そして、混合埋め込み上に線形分類器を訓練し、小さなターゲットデータを過度に適合させることなく、モデルを目標分布に効果的に適応させる。 理論的には、従来の方法よりもMixProの利点を実証する。 実験の結果,MixPro がベースラインを最大 7 % 上回る性能を示し,対象とする例は 2-4 例 に留まった。

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