論文の概要: More Flexible PAC-Bayesian Meta-Learning by Learning Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04054v2
• Date: Wed, 29 May 2024 16:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 23:31:04.312959
• Title: More Flexible PAC-Bayesian Meta-Learning by Learning Learning Algorithms
• Title（参考訳）: 学習アルゴリズムによるより柔軟なPAC-Bayesianメタラーニング
• Authors: Hossein Zakerinia, Amin Behjati, Christoph H. Lampert,
• Abstract要約: PAC-Bayesian理論を用いたメタラーニング手法の研究のための新しいフレームワークを提案する。 私たちの大きな利点は、タスク間の知識の伝達を実現する方法において、柔軟性を高めることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.621144215664769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new framework for studying meta-learning methods using PAC-Bayesian theory. Its main advantage over previous work is that it allows for more flexibility in how the transfer of knowledge between tasks is realized. For previous approaches, this could only happen indirectly, by means of learning prior distributions over models. In contrast, the new generalization bounds that we prove express the process of meta-learning much more directly as learning the learning algorithm that should be used for future tasks. The flexibility of our framework makes it suitable to analyze a wide range of meta-learning mechanisms and even design new mechanisms. Other than our theoretical contributions we also show empirically that our framework improves the prediction quality in practical meta-learning mechanisms.
• Abstract（参考訳）: PAC-Bayesian理論を用いたメタラーニング手法の研究のための新しいフレームワークを提案する。 これまでの作業に比べて大きな利点は、タスク間の知識の伝達を実現する方法において、柔軟性を高めることである。 従来のアプローチでは、モデル上の事前分布を学習することで、間接的にしか実現できなかった。 対照的に、新しい一般化は、メタ学習のプロセスが将来のタスクに使用されるべき学習アルゴリズムを学習するよりも、はるかに直接的に表現できることを証明している。 フレームワークの柔軟性は、幅広いメタ学習メカニズムを分析したり、新しいメカニズムを設計したりするのに適しています。 理論的貢献以外は、我々のフレームワークが実用的なメタ学習メカニズムの予測品質を改善することを実証的に示しています。

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