論文の概要: Any-Way Meta Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05097v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 12:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 14:56:23.205524
• Title: Any-Way Meta Learning
• Title（参考訳）: オールウェイメタラーニング
• Authors: Junhoo Lee, Yearim Kim, Hyunho Lee, Nojun Kwak
• Abstract要約: 固定基数制約からモデルを解放する革新的なモデルトレーニングアプローチである「任意の方向」学習パラダイムを導入する。 驚くべきことに、このモデルは単に一致するだけでなく、性能、収束速度、安定性の点で従来の固定経路モデルを上回ることがしばしばある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.16222034423108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although meta-learning seems promising performance in the realm of rapid adaptability, it is constrained by fixed cardinality. When faced with tasks of varying cardinalities that were unseen during training, the model lacks its ability. In this paper, we address and resolve this challenge by harnessing `label equivalence' emerged from stochastic numeric label assignments during episodic task sampling. Questioning what defines ``true" meta-learning, we introduce the ``any-way" learning paradigm, an innovative model training approach that liberates model from fixed cardinality constraints. Surprisingly, this model not only matches but often outperforms traditional fixed-way models in terms of performance, convergence speed, and stability. This disrupts established notions about domain generalization. Furthermore, we argue that the inherent label equivalence naturally lacks semantic information. To bridge this semantic information gap arising from label equivalence, we further propose a mechanism for infusing semantic class information into the model. This would enhance the model's comprehension and functionality. Experiments conducted on renowned architectures like MAML and ProtoNet affirm the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: メタラーニングは、迅速な適応性という領域では有望なパフォーマンスを示すように見えるが、固定基数によって制約される。 訓練中に見当たらない様々な濃度のタスクに直面すると、そのモデルは能力に欠ける。 本稿では,エピソディックタスクサンプリング中に確率的数値ラベル割り当てから生じる「ラベル等価性」を利用して,この課題を解決し,解決する。 メタラーニングの定義をどう定義するかを問うことで、一定の濃度制約からモデルを解放する革新的なモデルトレーニングアプローチである、‘any-way’学習パラダイムを導入します。 驚くべきことに、このモデルは単に一致するだけでなく、性能、収束速度、安定性の点で従来の固定経路モデルを上回ることがしばしばある。 これは領域一般化に関する確立された概念を妨害する。 さらに、固有ラベル同値性は自然に意味的情報を欠いていると論じる。 ラベル等価性から生じるこの意味的情報ギャップを橋渡しするために,さらに,意味クラス情報をモデルに反映するメカニズムを提案する。 これにより、モデルの理解と機能性が向上する。 MAMLやProtoNetといった著名なアーキテクチャで実施した実験により,本手法の有効性が確認された。

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