論文の概要: On Transfer in Classification: How Well do Subsets of Classes Generalize?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03569v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 09:25:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 15:34:21.129296
• Title: On Transfer in Classification: How Well do Subsets of Classes Generalize?
• Title（参考訳）: 分類における転送について: サブセットはどの程度一般化するか?
• Authors: Raphael Baena, Lucas Drumetz, Vincent Gripon
• Abstract要約: 分類において、あるクラスの集合で訓練されたモデルが、以前は目に見えないモデルに一般化できることを観察することは、通常である。 この機能は、事前訓練されたモデルを使って新しいクラスを処理できるトランスファーラーニングの文脈でしばしば活用される。 本研究では,クラス間の移動可能性に関する理論的枠組みの基盤を構築することに興味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.38421840998693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In classification, it is usual to observe that models trained on a given set of classes can generalize to previously unseen ones, suggesting the ability to learn beyond the initial task. This ability is often leveraged in the context of transfer learning where a pretrained model can be used to process new classes, with or without fine tuning. Surprisingly, there are a few papers looking at the theoretical roots beyond this phenomenon. In this work, we are interested in laying the foundations of such a theoretical framework for transferability between sets of classes. Namely, we establish a partially ordered set of subsets of classes. This tool allows to represent which subset of classes can generalize to others. In a more practical setting, we explore the ability of our framework to predict which subset of classes can lead to the best performance when testing on all of them. We also explore few-shot learning, where transfer is the golden standard. Our work contributes to better understanding of transfer mechanics and model generalization.
• Abstract（参考訳）: 分類において、与えられたクラスのセットでトレーニングされたモデルが、以前は見つからなかったモデルに一般化できることを観察することは、通常である。 この能力は、事前学習されたモデルを微調整の有無に関わらず、新しいクラスを処理するために使用できる転送学習の文脈でしばしば活用される。 驚くべきことに、この現象以外の理論的ルーツを考察する論文がいくつかある。 本研究では,クラス間の移動可能性に関する理論的枠組みの基盤を構築することに興味を持つ。 すなわち、クラスの部分順序部分集合を確立する。 このツールは、クラスのどのサブセットを他のクラスに一般化できるかを表現することができる。 より実践的な環境では、テスト時にどのサブセットのクラスが最高のパフォーマンスをもたらすかを予測できるフレームワークの能力について検討する。 私たちはまた、転校が黄金の標準である、少数ながらの学習についても調べます。 我々の研究は、伝達力学の理解を深め、モデル一般化に寄与する。

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