論文の概要: EMO: Episodic Memory Optimization for Few-Shot Meta-Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05189v2
- Date: Tue, 13 Jun 2023 06:39:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 16:36:47.069712
- Title: EMO: Episodic Memory Optimization for Few-Shot Meta-Learning
- Title（参考訳）: emo: 少数のメタラーニングのためのエピソディクスメモリ最適化
- Authors: Yingjun Du, Jiayi Shen, Xiantong Zhen, Cees G.M. Snoek
- Abstract要約: 脳の記憶から過去の学習経験を思い出す人間の能力にインスパイアされた、emphEMOと呼ばれるメタラーニングのためのエピソード記憶最適化。
EMOは過去の経験豊富なタスクの勾配履歴を外部メモリに保持し、メモリ拡張された方法で数ショットの学習を可能にする。
EMOは汎用的でフレキシブルで、モデルに依存しないため、既存の最適化ベースの数ショットメタ学習アプローチにシームレスに組み込むことのできる、シンプルなプラグイン・アンド・プレイである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.50380510879697
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Few-shot meta-learning presents a challenge for gradient descent optimization
due to the limited number of training samples per task. To address this issue,
we propose an episodic memory optimization for meta-learning, we call
\emph{EMO}, which is inspired by the human ability to recall past learning
experiences from the brain's memory. EMO retains the gradient history of past
experienced tasks in external memory, enabling few-shot learning in a
memory-augmented way. By learning to retain and recall the learning process of
past training tasks, EMO nudges parameter updates in the right direction, even
when the gradients provided by a limited number of examples are uninformative.
We prove theoretically that our algorithm converges for smooth, strongly convex
objectives. EMO is generic, flexible, and model-agnostic, making it a simple
plug-and-play optimizer that can be seamlessly embedded into existing
optimization-based few-shot meta-learning approaches. Empirical results show
that EMO scales well with most few-shot classification benchmarks and improves
the performance of optimization-based meta-learning methods, resulting in
accelerated convergence.
- Abstract（参考訳）: タスク毎のトレーニングサンプル数が限られているため、勾配勾配勾配最適化の課題は少ない。
この問題に対処するために,我々は,脳の記憶から過去の学習経験を思い出す人間の能力に触発された,メタラーニングのためのエピソディックメモリ最適化を提案する。
EMOは過去の経験豊富なタスクの勾配履歴を外部メモリに保持し、メモリ拡張された方法で数ショットの学習を可能にする。
過去のトレーニングタスクの学習プロセスの保持とリコールを学習することにより、EMOは、限られた数のサンプルによって提供される勾配が非形式的である場合でも、パラメータを正しい方向に更新する。
理論的には、このアルゴリズムは滑らかで強い凸目的に対して収束する。
EMOは汎用的で柔軟性があり、モデルに依存しないため、既存の最適化ベースの数ショットメタ学習アプローチにシームレスに組み込むことのできる、シンプルなプラグアンドプレイオプティマイザである。
実験の結果,emoは最小ショット分類ベンチマークのほとんどによく適合し,最適化に基づくメタ学習手法の性能が向上し,収束が促進された。
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