論文の概要: Task Groupings Regularization: Data-Free Meta-Learning with Heterogeneous Pre-trained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16560v2
• Date: Mon, 09 Dec 2024 09:21:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:48:27.061314
• Title: Task Groupings Regularization: Data-Free Meta-Learning with Heterogeneous Pre-trained Models
• Title（参考訳）: タスクグルーピングの正規化:不均一事前学習モデルによるデータ自由メタラーニング
• Authors: Yongxian Wei, Zixuan Hu, Li Shen, Zhenyi Wang, Yu Li, Chun Yuan, Dacheng Tao,
• Abstract要約: Data-Free Meta-Learning (DFML)は、トレーニング済みモデルのコレクションから、元のデータにアクセスせずに知識を抽出することを目的としている。 現在の手法は、事前訓練されたモデル間の不均一性を見落とし、タスクの衝突による性能低下につながることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.02797560769285
• License:
• Abstract: Data-Free Meta-Learning (DFML) aims to derive knowledge from a collection of pre-trained models without accessing their original data, enabling the rapid adaptation to new unseen tasks. Current methods often overlook the heterogeneity among pre-trained models, which leads to performance degradation due to task conflicts. In this paper, we empirically and theoretically identify and analyze the model heterogeneity in DFML. We find that model heterogeneity introduces a heterogeneity-homogeneity trade-off, where homogeneous models reduce task conflicts but also increase the overfitting risk. Balancing this trade-off is crucial for learning shared representations across tasks. Based on our findings, we propose Task Groupings Regularization that benefits from model heterogeneity by grouping and aligning conflicting tasks. Specifically, we embed pre-trained models into a task space to compute dissimilarity, and group heterogeneous models together based on this measure. Then, we introduce implicit gradient regularization within each group to mitigate potential conflicts. By encouraging a gradient direction suitable for all tasks, the meta-model captures shared representations that generalize across tasks. Comprehensive experiments showcase the superiority of our approach in multiple benchmarks, effectively tackling the model heterogeneity in challenging multi-domain and multi-architecture scenarios.
• Abstract（参考訳）: Data-Free Meta-Learning (DFML)は、トレーニング済みモデルのコレクションから、元のデータにアクセスせずに知識を抽出することを目的としている。 現在の手法は、事前訓練されたモデル間の不均一性を見落とし、タスクの衝突による性能低下につながることが多い。 本稿では,DFMLにおけるモデル不均一性を実証的,理論的に同定し,解析する。 モデルの不均一性は、均質なモデルがタスクの衝突を減らすだけでなく、過度に適合するリスクを増大させる異質性-均一性トレードオフをもたらす。 このトレードオフのバランスをとることは、タスク間で共有表現を学ぶために重要です。 本研究は,タスク群をグループ化し,矛盾するタスクを整合させることにより,モデルの不均一性から恩恵を受けるタスク群正規化を提案する。 具体的には、学習前のモデルをタスク空間に埋め込んで異種性を計算し、この尺度に基づいて異種モデルをグループ化する。 そして、潜在的な対立を緩和するために、各グループ内で暗黙的な勾配正規化を導入する。 すべてのタスクに適した勾配方向を奨励することにより、メタモデルはタスク全体にわたって一般化された共有表現をキャプチャする。 総合的な実験では、複数のベンチマークでアプローチの優位性を示し、挑戦的なマルチドメインとマルチアーキテクチャのシナリオにおいて、モデルの不均一性に効果的に取り組みます。

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