論文の概要: Representation Transfer Learning via Multiple Pre-trained models for Linear Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16440v2
• Date: Sun, 25 Jun 2023 01:16:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 22:30:44.502998
• Title: Representation Transfer Learning via Multiple Pre-trained models for Linear Regression
• Title（参考訳）: 線形回帰のための複数事前学習モデルによる表現伝達学習
• Authors: Navjot Singh, Suhas Diggavi
• Abstract要約: サンプルが少ないデータ領域(ターゲット)で線形回帰モデルを学習する問題を考察する。 学習を支援するために、私たちは、潜在的に異なるデータドメインでトレーニングされた事前訓練された回帰モデルセットを提供しています。 対象モデルを構築するための表現伝達に基づく学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5788754401889014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider the problem of learning a linear regression model on a data domain of interest (target) given few samples. To aid learning, we are provided with a set of pre-trained regression models that are trained on potentially different data domains (sources). Assuming a representation structure for the data generating linear models at the sources and the target domains, we propose a representation transfer based learning method for constructing the target model. The proposed scheme is comprised of two phases: (i) utilizing the different source representations to construct a representation that is adapted to the target data, and (ii) using the obtained model as an initialization to a fine-tuning procedure that re-trains the entire (over-parameterized) regression model on the target data. For each phase of the training method, we provide excess risk bounds for the learned model compared to the true data generating target model. The derived bounds show a gain in sample complexity for our proposed method compared to the baseline method of not leveraging source representations when achieving the same excess risk, therefore, theoretically demonstrating the effectiveness of transfer learning for linear regression.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,サンプル数が少ないデータ領域(ターゲット)における線形回帰モデル学習の問題について考察する。 学習を支援するために、トレーニング済みの回帰モデルセットを用意して、潜在的に異なるデータドメイン(ソース)でトレーニングします。 情報源と対象領域における線形モデルを生成するための表現構造を仮定し,対象モデルを構築するための表現伝達に基づく学習手法を提案する。 提案手法は以下の2段階からなる。 (i)異なるソース表現を利用して、対象データに適合した表現を構築すること、及び (ii)対象データ上の(パラメータを超える)回帰モデル全体を再訓練する微調整手順の初期化として得られたモデルを用いる。 トレーニング手法の各フェーズにおいて、真のデータ生成対象モデルと比較して学習モデルに過剰なリスク境界を提供する。 導出境界は,同じ過大なリスクを負う場合のソース表現を活用できないベースライン法と比較して,提案手法のサンプル複雑性の増大を示し,したがって,線形回帰に対する転送学習の有効性を理論的に示す。

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