論文の概要: Meta-Learning with Versatile Loss Geometries for Fast Adaptation Using Mirror Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13486v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 23:45:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 16:27:56.132854
• Title: Meta-Learning with Versatile Loss Geometries for Fast Adaptation Using Mirror Descent
• Title（参考訳）: ミラー降下を用いた高速適応のための汎用的損失ジオメトリを用いたメタラーニング
• Authors: Yilang Zhang, Bingcong Li, Georgios B. Giannakis
• Abstract要約: メタ学習における根本的な課題は、タスク固有のモデルをトレーニングするために、抽出したモデルを迅速に“適応”する方法である。 既存のアプローチは、タスク毎のトレーニングプロセスの収束性を高めるプリコンディショナーを使用して、この課題に対処する。 この寄与は非線形ミラーマップを学習することでこの制限に対処し、多角距離メートル法を誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.56938629818211
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Utilizing task-invariant prior knowledge extracted from related tasks, meta-learning is a principled framework that empowers learning a new task especially when data records are limited. A fundamental challenge in meta-learning is how to quickly "adapt" the extracted prior in order to train a task-specific model within a few optimization steps. Existing approaches deal with this challenge using a preconditioner that enhances convergence of the per-task training process. Though effective in representing locally a quadratic training loss, these simple linear preconditioners can hardly capture complex loss geometries. The present contribution addresses this limitation by learning a nonlinear mirror map, which induces a versatile distance metric to enable capturing and optimizing a wide range of loss geometries, hence facilitating the per-task training. Numerical tests on few-shot learning datasets demonstrate the superior expressiveness and convergence of the advocated approach.
• Abstract（参考訳）: メタラーニングは、関連するタスクから抽出されたタスク不変の事前知識を利用して、特にデータレコードが制限された場合に新しいタスクの学習を促進する原則付きフレームワークである。 メタラーニングにおける基本的な課題は、いくつかの最適化ステップでタスク固有のモデルをトレーニングするために、抽出された事前を迅速に"適応"する方法である。 既存のアプローチは、タスク毎のトレーニングプロセスの収束性を高めるプリコンディショナーを使用して、この課題に対処する。 局所的に二次的な訓練損失を表すのに効果的であるが、これらの単純な線形プレコンディショナーは複雑な損失測度をほとんど捉えない。 本研究は,多角的距離測定を誘導する非線形ミラーマップを学習し,広帯域の損失測度を捕捉・最適化し,タスクごとのトレーニングを容易にすることにより,この制限に対処する。 数ショットの学習データセットの数値実験は、提唱されたアプローチの優れた表現性と収束性を示す。

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