論文の概要: On the Necessity of Metalearning: Learning Suitable Parameterizations
for Learning Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00532v1
- Date: Sun, 31 Dec 2023 16:24:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 16:56:22.720277
- Title: On the Necessity of Metalearning: Learning Suitable Parameterizations
for Learning Processes
- Title（参考訳）: メタラーニングの必要性:学習プロセスに適したパラメータ化の学習
- Authors: Massinissa Hamidi, Aomar Osmani
- Abstract要約: まず,学習プロセスにおける帰納的バイアスの重要性に対処する。
次に、適切に定義された学習プロセスで終わるのに適したパラメータ化を選択することの重要性を確認します。
パラメータタイリングスキームの観点と、学習したモデルにおける普遍的な側面の出現について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.7902367664742
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper we will discuss metalearning and how we can go beyond the
current classical learning paradigm. We will first address the importance of
inductive biases in the learning process and what is at stake: the quantities
of data necessary to learn. We will subsequently see the importance of choosing
suitable parameterizations to end up with well-defined learning processes.
Especially since in the context of real-world applications, we face numerous
biases due, e.g., to the specificities of sensors, the heterogeneity of data
sources, the multiplicity of points of view, etc. This will lead us to the idea
of exploiting the structuring of the concepts to be learned in order to
organize the learning process that we published previously. We conclude by
discussing the perspectives around parameter-tying schemes and the emergence of
universal aspects in the models thus learned.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、メタラーニングと、現在の古典的学習パラダイムを超越する方法について論じる。
まず、学習プロセスにおける帰納的バイアスの重要性と、何が重要か – 学習に必要なデータの量 – に対処する。
その後、適切に定義された学習プロセスにたどり着くために適切なパラメータ化を選択することの重要性を見極める。
特に実世界の応用の文脈では、センサの特異性、データソースの不均一性、視点の多重性など、多くのバイアスに直面している。
このことは、私たちが以前に発表した学習プロセスの組織化のために、学習すべき概念の構造化を活用するというアイデアにつながります。
パラメータタイリングスキームの観点と、学習したモデルにおける普遍的な側面の出現について論じる。
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