論文の概要: Control Theoretic Approach to Fine-Tuning and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11013v2
• Date: Sun, 19 May 2024 23:01:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 22:31:13.228336
• Title: Control Theoretic Approach to Fine-Tuning and Transfer Learning
• Title（参考訳）: 微調整・伝達学習における制御理論的アプローチ
• Authors: Erkan Bayram, Shenyu Liu, Mohamed-Ali Belabbas, Tamer Başar,
• Abstract要約: トレーニングセットが拡張されたとき、制御をu*$に調整する反復アルゴリズムを開発する。 私たちのメソッドの更新毎に、制御$u*$がエンドポイントマッピングのカーネルに投影されます。 追加サンプルを反復的に学習しながら、事前に学習したサンプルのエンドポイントを一定に保つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6749750044497732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a training set in the form of a paired $(\mathcal{X},\mathcal{Y})$, we say that the control system $\dot x = f(x,u)$ has learned the paired set via the control $u^*$ if the system steers each point of $\mathcal{X}$ to its corresponding target in $\mathcal{Y}$. If the training set is expanded, most existing methods for finding a new control $u^*$ require starting from scratch, resulting in a quadratic increase in complexity with the number of points. To overcome this limitation, we introduce the concept of $\textit{ tuning without forgetting}$. We develop $\textit{an iterative algorithm}$ to tune the control $u^*$ when the training set expands, whereby points already in the paired set are still matched, and new training samples are learned. At each update of our method, the control $u^*$ is projected onto the kernel of the end-point mapping generated by the controlled dynamics at the learned samples. It ensures keeping the end-points for the previously learned samples constant while iteratively learning additional samples.
• Abstract（参考訳）: ペア化された $(\mathcal{X},\mathcal{Y})$ の形式のトレーニングセットが与えられたとき、制御系 $\dot x = f(x,u)$ は、制御系 $u^*$ を通じてペア化された集合を学んだ。 トレーニングセットが拡張された場合、新しい制御の$u^*$を見つけるには、スクラッチから開始する必要がある。 この制限を克服するために、$\textit{ tuning without forgetting}$という概念を導入します。 トレーニングセットが拡大すると、制御をu^*$に調整するために$\textit{an iterative algorithm}$を開発し、ペアセットにすでにある点が一致し、新しいトレーニングサンプルが学習される。 提案手法の更新毎に,学習したサンプルの制御ダイナミクスによって生成されたエンドポイントマッピングのカーネルに$u^*$の制御を投影する。 追加サンプルを反復的に学習しながら、事前に学習したサンプルのエンドポイントを一定に保つ。

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