論文の概要: H-ensemble: An Information Theoretic Approach to Reliable Few-Shot Multi-Source-Free Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12489v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 17:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 18:15:14.165001
• Title: H-ensemble: An Information Theoretic Approach to Reliable Few-Shot Multi-Source-Free Transfer
• Title（参考訳）: Hアンサンブル:信頼度の高いFew-Shotマルチソースフリートランスファーへの情報理論的アプローチ
• Authors: Yanru Wu, Jianning Wang, Weida Wang, Yang Li
• Abstract要約: 本稿では,対象タスクに対するソースモデルの最適線形結合を学習するHアンサンブル(H-ensemble)というフレームワークを提案する。 H-アンサンブルは,1)少数の目標タスクに対する新しいMSF設定への適応性,2)理論的信頼性,3)解釈や適応が容易な軽量構造を特徴とする。 我々は,Hアンサンブルが最適なタスクアンサンブルを学習し,先行技術より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.328706834250445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Multi-source transfer learning is an effective solution to data scarcity by utilizing multiple source tasks for the learning of the target task. However, access to source data and model details is limited in the era of commercial models, giving rise to the setting of multi-source-free (MSF) transfer learning that aims to leverage source domain knowledge without such access. As a newly defined problem paradigm, MSF transfer learning remains largely underexplored and not clearly formulated. In this work, we adopt an information theoretic perspective on it and propose a framework named H-ensemble, which dynamically learns the optimal linear combination, or ensemble, of source models for the target task, using a generalization of maximal correlation regression. The ensemble weights are optimized by maximizing an information theoretic metric for transferability. Compared to previous works, H-ensemble is characterized by: 1) its adaptability to a novel and realistic MSF setting for few-shot target tasks, 2) theoretical reliability, 3) a lightweight structure easy to interpret and adapt. Our method is empirically validated by ablation studies, along with extensive comparative analysis with other task ensemble and transfer learning methods. We show that the H-ensemble can successfully learn the optimal task ensemble, as well as outperform prior arts.
• Abstract（参考訳）: マルチソース転送学習は、対象タスクの学習に複数のソースタスクを使用することで、データの不足に対する効果的な解決策となる。 しかし、ソースデータとモデルの詳細へのアクセスは商用モデルの時代に制限されており、そのようなアクセスなしでソースドメインの知識を活用することを目的としたマルチソースフリー(msf)トランスファーラーニングが設定されている。 新たに定義された問題パラダイムとして、MSF転送学習は未熟であり、明確に定式化されていない。 本研究では,H-アンサンブル(H-enmble)というフレームワークを提案し,最大相関回帰の一般化を用いて,対象タスクに対するソースモデルの最適線形結合(あるいはアンサンブル)を動的に学習する。 アンサンブル重みは、転送可能性のための情報理論メトリックを最大化することによって最適化される。 以前の作品と比較して、Hアンサンブルの特徴は以下のとおりである。 1) ターゲットタスクの新規かつ現実的なmsf設定への適応性。 2)理論上の信頼性。 3) 解釈や適応が容易な軽量な構造。 本手法はアブレーション研究によって実証的に検証され,他のタスクアンサンブルや伝達学習法との比較も行った。 我々は,Hアンサンブルが最適なタスクアンサンブルを学習し,先行技術より優れていることを示す。

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