Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta-Tasks: An alternative view on Meta-Learning Regularization

論文の概要: Meta-Tasks: An alternative view on Meta-Learning Regularization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18599v1
Date: Tue, 27 Feb 2024 21:15:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-01 17:12:27.373585
Title: Meta-Tasks: An alternative view on Meta-Learning Regularization
Title（参考訳）: Meta-Tasks: メタラーニング規則化の代替的考え方
Authors: Mohammad Rostami, Atik Faysal, Huaxia Wang, Avimanyu Sahoo and Ryan Antle
Abstract要約: 本稿では,未ラベルのサンプルを生かしながら,トレーニングと新規タスクの両方に一般化できる新しいソリューションを提案する。実験の結果,提案手法はプロトタイプネットワークを3.9%上回る性能を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.738450255829633
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Few-shot learning (FSL) is a challenging machine learning problem due to a scarcity of labeled data. The ability to generalize effectively on both novel and training tasks is a significant barrier to FSL. This paper proposes a novel solution that can generalize to both training and novel tasks while also utilizing unlabeled samples. The method refines the embedding model before updating the outer loop using unsupervised techniques as ``meta-tasks''. The experimental results show that our proposed method performs well on novel and training tasks, with faster and better convergence, lower generalization, and standard deviation error, indicating its potential for practical applications in FSL. The experimental results show that the proposed method outperforms prototypical networks by 3.9%.
Abstract（参考訳）: ラベル付きデータの不足により、FSL(Few-shot Learning)は難しい機械学習問題である。新規タスクとトレーニングタスクの両方で効果的に一般化する能力は、FSLにとって重要な障壁である。本稿では,未ラベルのサンプルを生かしながら,トレーニングと新規タスクの両方に一般化できる新しいソリューションを提案する。この手法は,外ループを更新する前に<meta-tasks''として非教師技術を用いて埋め込みモデルを洗練する。実験の結果,提案手法は, より高速かつ優れた収束, より低い一般化, 標準偏差誤差を伴い, 新規および訓練作業において良好に動作し, FSLにおける実用的応用の可能性を示している。実験の結果,提案手法はプロトタイプネットワークを3.9%上回る性能を示した。

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