論文の概要: Rethinking Meta-Learning from a Learning Lens
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08474v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 02:00:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 18:07:55.065755
- Title: Rethinking Meta-Learning from a Learning Lens
- Title（参考訳）: 学習レンズによるメタラーニングの再考
- Authors: Jingyao Wang, Wenwen Qiang, Jiangmeng Li, Lingyu Si, Changwen Zheng,
- Abstract要約: 我々は、メタ学習の戦略を学ぶためのより基本的な学習に焦点を当て、環境を変えることなく、エラーの原因とこれらのエラーの除去方法を探る。
本稿では,メタ学習の最適化プロセスに対するタスク関係の利用を提案し,その目的を達成するために,TRLearner(Task Relation Learner)と呼ばれるプラグアンドプレイ手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.00587250127854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Meta-learning has emerged as a powerful approach for leveraging knowledge from previous tasks to solve new tasks. The mainstream methods focus on training a well-generalized model initialization, which is then adapted to different tasks with limited data and updates. However, it pushes the model overfitting on the training tasks. Previous methods mainly attributed this to the lack of data and used augmentations to address this issue, but they were limited by sufficient training and effective augmentation strategies. In this work, we focus on the more fundamental ``learning to learn'' strategy of meta-learning to explore what causes errors and how to eliminate these errors without changing the environment. Specifically, we first rethink the algorithmic procedure of meta-learning from a ``learning'' lens. Through theoretical and empirical analyses, we find that (i) this paradigm faces the risk of both overfitting and underfitting and (ii) the model adapted to different tasks promote each other where the effect is stronger if the tasks are more similar. Based on this insight, we propose using task relations to calibrate the optimization process of meta-learning and propose a plug-and-play method called Task Relation Learner (TRLearner) to achieve this goal. Specifically, it first obtains task relation matrices from the extracted task-specific meta-data. Then, it uses the obtained matrices with relation-aware consistency regularization to guide optimization. Extensive theoretical and empirical analyses demonstrate the effectiveness of TRLearner.
- Abstract（参考訳）: メタラーニングは、新しいタスクを解決するために、以前のタスクからの知識を活用するための強力なアプローチとして現れました。
メインストリームの手法は、よく一般化されたモデルの初期化のトレーニングに重点を置いており、データと更新に制限のあるさまざまなタスクに適応する。
しかし、トレーニングタスクに過度に適合するモデルを押します。
従来の手法は主にデータ不足によるものであり、この問題に対処するために拡張を使用していたが、十分なトレーニングと効果的な拡張戦略によって制限されていた。
本研究では,メタラーニングの「学習する」戦略に焦点をあて,環境を変えることなく,エラーの原因を探究する。
具体的には,まず,メタラーニングのアルゴリズム的手順を'ラーニング'レンズから再考する。
理論的、実証的な分析を通して
(i)このパラダイムは、過度な適合と過度な適合の両方のリスクに直面している
二 異なるタスクに適応したモデルが互いに促進し、タスクがより類似している場合には効果が強くなる。
この知見に基づいて,メタラーニングの最適化プロセスの校正にタスク関係を用いることを提案し,その目的を達成するために,タスク関係学習者(TRLearner)と呼ばれるプラグアンドプレイ手法を提案する。
具体的には、まず、抽出したタスク固有メタデータからタスク関係行列を取得する。
得られた行列と関係性を考慮した整合性正規化を用いて最適化を導出する。
TRLearnerの有効性は理論的および経験的分析によって証明されている。
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論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-03T06:13:01Z)
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