論文の概要: Learning with Constraint Learning: New Perspective, Solution Strategy and Various Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15257v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 01:50:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 14:04:44.760739
• Title: Learning with Constraint Learning: New Perspective, Solution Strategy and Various Applications
• Title（参考訳）: 制約学習による学習:新しい視点、解決戦略、および様々な応用
• Authors: Risheng Liu, Jiaxin Gao, Xuan Liu, and Xin Fan
• Abstract要約: 本稿では,制約付き学習(LwCL)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 LwCLは、多様な学習や視覚問題の本質を捉える一般的な階層的最適化モデルとして設計されている。 提案フレームワークは,3つのカテゴリと9つの異なる問題タイプを含む,学習と視覚の幅広い応用に効果的に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.45917703420217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The complexity of learning problems, such as Generative Adversarial Network (GAN) and its variants, multi-task and meta-learning, hyper-parameter learning, and a variety of real-world vision applications, demands a deeper understanding of their underlying coupling mechanisms. Existing approaches often address these problems in isolation, lacking a unified perspective that can reveal commonalities and enable effective solutions. Therefore, in this work, we proposed a new framework, named Learning with Constraint Learning (LwCL), that can holistically examine challenges and provide a unified methodology to tackle all the above-mentioned complex learning and vision problems. Specifically, LwCL is designed as a general hierarchical optimization model that captures the essence of these diverse learning and vision problems. Furthermore, we develop a gradient-response based fast solution strategy to overcome optimization challenges of the LwCL framework. Our proposed framework efficiently addresses a wide range of applications in learning and vision, encompassing three categories and nine different problem types. Extensive experiments on synthetic tasks and real-world applications verify the effectiveness of our approach. The LwCL framework offers a comprehensive solution for tackling complex machine learning and computer vision problems, bridging the gap between theory and practice.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)とその変種、マルチタスクとメタラーニング、ハイパーパラメータ学習、および様々な現実世界の視覚アプリケーションといった学習問題の複雑さは、その基盤となる結合メカニズムをより深く理解する必要がある。 既存のアプローチは、共通点を明らかにし、効果的な解決策を可能にする統一された視点を欠いている。 そこで本研究では,難題を総合的に検討し,上記の複雑な学習とビジョンの問題に対処するための統一的な方法論を提供する,LwCL(Learning with Constraint Learning)という新しいフレームワークを提案する。 具体的には、LwCLは、これらの多様な学習および視覚問題の本質を捉える一般的な階層的最適化モデルとして設計されている。 さらに、LwCLフレームワークの最適化課題を克服するために、勾配応答に基づく高速解法戦略を開発する。 提案フレームワークは,3つのカテゴリと9つの異なる問題タイプを含む,学習と視覚の幅広い応用に効果的に対処する。 人工タスクと実世界の応用に関する大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を検証する。 LwCLフレームワークは複雑な機械学習とコンピュータビジョンの問題に対処し、理論と実践のギャップを埋めるための包括的なソリューションを提供する。

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