論文の概要: Transfer Learning with Reconstruction Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00505v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 00:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 03:20:34.719525
• Title: Transfer Learning with Reconstruction Loss
• Title（参考訳）: レコンストラクションロスを用いたトランスファーラーニング
• Authors: Wei Cui, Wei Yu,
• Abstract要約: 本稿では,モデルに新たな再構築段階を追加することで,新たなモデル学習手法を提案する。 提案手法は、学習した特徴を一般化し、伝達しやすくし、効率的な伝達学習に容易に利用できる。 数値シミュレーションでは、MNIST手書き桁の転送学習、デバイス間無線ネットワークの電力割り当て、複数入出力ネットワークのダウンリンクビームフォーミングとローカライゼーションの3つの応用が研究されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.906500431427716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In most applications of utilizing neural networks for mathematical optimization, a dedicated model is trained for each specific optimization objective. However, in many scenarios, several distinct yet correlated objectives or tasks often need to be optimized on the same set of problem inputs. Instead of independently training a different neural network for each problem separately, it would be more efficient to exploit the correlations between these objectives and to train multiple neural network models with shared model parameters and feature representations. To achieve this, this paper first establishes the concept of common information: the shared knowledge required for solving the correlated tasks, then proposes a novel approach for model training by adding into the model an additional reconstruction stage associated with a new reconstruction loss. This loss is for reconstructing the common information starting from a selected hidden layer in the model. The proposed approach encourages the learned features to be general and transferable, and therefore can be readily used for efficient transfer learning. For numerical simulations, three applications are studied: transfer learning on classifying MNIST handwritten digits, the device-to-device wireless network power allocation, and the multiple-input-single-output network downlink beamforming and localization. Simulation results suggest that the proposed approach is highly efficient in data and model complexity, is resilient to over-fitting, and has competitive performances.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを数学的最適化に利用するほとんどの場合、特定の最適化目標に対して専用モデルを訓練する。 しかし、多くのシナリオにおいて、いくつかの異なる相関した目的やタスクは、しばしば同じ問題入力のセットに最適化される必要がある。 各問題ごとに異なるニューラルネットワークを個別にトレーニングするのではなく、これらの目的間の相関を利用して、モデルパラメータと特徴表現を共有する複数のニューラルネットワークモデルをトレーニングする方が効率的である。 そこで本研究では,まず,関連課題の解決に必要な共有知識という共通情報の概念を確立し,モデルに新たな再構築段階を追加することで,モデルトレーニングの新たなアプローチを提案する。 この損失は、モデル内の選択された隠された層から始まる共通情報を再構築するためのものである。 提案手法は、学習した特徴を一般化し、伝達しやすくし、効率的な伝達学習に容易に利用できる。 数値シミュレーションでは、MNIST手書き桁の転送学習、デバイス間無線ネットワークの電力割り当て、複数入出力ネットワークのダウンリンクビームフォーミングとローカライゼーションの3つの応用が研究されている。 シミュレーションの結果,提案手法はデータおよびモデル複雑性において極めて効率的であり,過度な適合に耐性があり,競争性能が高いことが示唆された。

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