論文の概要: Universality in Transfer Learning for Linear Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02164v2
• Date: Sun, 23 Feb 2025 21:45:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:50:03.676912
• Title: Universality in Transfer Learning for Linear Models
• Title（参考訳）: 線形モデルの伝達学習における普遍性
• Authors: Reza Ghane, Danil Akhtiamov, Babak Hassibi,
• Abstract要約: 本稿では,回帰モデルと二分分類モデルの両方において,伝達学習と微調整の問題について検討する。 特に,事前訓練した重み付き線形モデル上での勾配降下(SGD)の利用と,目標分布から設定した小さなトレーニングデータセットについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.427215139020625
• License:
• Abstract: We study the problem of transfer learning and fine-tuning in linear models for both regression and binary classification. In particular, we consider the use of stochastic gradient descent (SGD) on a linear model initialized with pretrained weights and using a small training data set from the target distribution. In the asymptotic regime of large models, we provide an exact and rigorous analysis and relate the generalization errors (in regression) and classification errors (in binary classification) for the pretrained and fine-tuned models. In particular, we give conditions under which the fine-tuned model outperforms the pretrained one. An important aspect of our work is that all the results are "universal", in the sense that they depend only on the first and second order statistics of the target distribution. They thus extend well beyond the standard Gaussian assumptions commonly made in the literature. Furthermore, our universality results extend beyond standard SGD training to the test error of a classification task trained using a ridge regression.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,回帰モデルと二分分類モデルの両方において,伝達学習と微調整の問題について検討する。 特に,事前学習した重みを初期化した線形モデル上での確率勾配勾配(SGD)の利用と,対象分布から設定した小さなトレーニングデータセットについて検討する。 大規模モデルの漸近的状態においては、厳密かつ厳密な解析を行い、事前訓練されたモデルと微調整されたモデルに対する一般化誤差(回帰)と分類誤差(二分分類)を関連付ける。 特に、微調整されたモデルが事前訓練されたモデルよりも優れる条件を与える。 我々の研究の重要な側面は、全ての結果が「普遍的」であり、それらは対象分布の1階と2階の統計にのみ依存しているという点である。 したがって、それらは文学で一般的になされる標準ガウスの仮定をはるかに超えている。 さらに、我々の普遍性は、標準SGDトレーニングを超えて、リッジ回帰を用いて訓練された分類タスクのテストエラーにまで及んでいる。

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