論文の概要: Robust Internal Representations for Domain Generalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15522v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 09:41:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 14:24:15.942882
- Title: Robust Internal Representations for Domain Generalization
- Title（参考訳）: 領域一般化のためのロバスト内部表現
- Authors: Mohammad Rostami
- Abstract要約: 本稿では,埋め込み空間を利用したトランスファーラーニングにおける私の研究の包括的調査として機能する。
私の研究は、いくつかのショット学習、ゼロショット学習、連続学習、ドメイン適応、分散学習など、トランスファーラーニングのさまざまな設定について詳しく調べています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.871860648919593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper which is part of the New Faculty Highlights Invited Speaker
Program of AAAI'23, serves as a comprehensive survey of my research in transfer
learning by utilizing embedding spaces. The work reviewed in this paper
specifically revolves around the inherent challenges associated with continual
learning and limited availability of labeled data. By providing an overview of
my past and ongoing contributions, this paper aims to present a holistic
understanding of my research, paving the way for future explorations and
advancements in the field. My research delves into the various settings of
transfer learning, including, few-shot learning, zero-shot learning, continual
learning, domain adaptation, and distributed learning. I hope this survey
provides a forward-looking perspective for researchers who would like to focus
on similar research directions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,AAAI'23新学部ハイライト招待講演プログラムの一環として,埋め込み空間を利用した転校学習研究の総合的な調査を行う。
本稿でレビューした研究は,連続学習とラベル付きデータの限られた利用に関する固有の課題を中心に展開している。
本稿は,過去および現在進行中のコントリビューションの概要を提供することで,私の研究の総合的な理解を示し,今後の探査・発展への道を開くことを目的とする。
私の研究は、少人数学習、ゼロショット学習、継続的な学習、ドメイン適応、分散学習など、転校学習のさまざまな設定について取り上げています。
この調査が、同様の研究方針に焦点をあてたい研究者に、前向きな視点を提供してくれることを願っている。
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