論文の概要: ConML: A Universal Meta-Learning Framework with Task-Level Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05975v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 12:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 11:50:19.123487
• Title: ConML: A Universal Meta-Learning Framework with Task-Level Contrastive Learning
• Title（参考訳）: ConML:タスクレベルのコントラスト学習を備えたユニバーサルメタ学習フレームワーク
• Authors: Shiguang Wu, Yaqing Wang, Yatao Bian, Quanming Yao,
• Abstract要約: ConMLは、さまざまなメタ学習アルゴリズムに適用可能な、普遍的なメタ学習フレームワークである。 我々は、ConMLが最適化ベース、メートル法ベース、およびアモータイズベースメタ学習アルゴリズムとシームレスに統合できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.447777286862994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Meta-learning enables learning systems to adapt quickly to new tasks, similar to humans. To emulate this human-like rapid learning and enhance alignment and discrimination abilities, we propose ConML, a universal meta-learning framework that can be applied to various meta-learning algorithms without relying on specific model architectures nor target models. The core of ConML is task-level contrastive learning, which extends contrastive learning from the representation space in unsupervised learning to the model space in meta-learning. By leveraging task identity as an additional supervision signal during meta-training, we contrast the outputs of the meta-learner in the model space, minimizing inner-task distance (between models trained on different subsets of the same task) and maximizing inter-task distance (between models from different tasks). We demonstrate that ConML integrates seamlessly with optimization-based, metric-based, and amortization-based meta-learning algorithms, as well as in-context learning, resulting in performance improvements across diverse few-shot learning tasks.
• Abstract（参考訳）: メタ学習は、学習システムが人間のように新しいタスクに迅速に適応できるようにする。 本研究では、このような人間的な素早い学習をエミュレートし、アライメントと識別能力を高めるために、特定のモデルアーキテクチャやターゲットモデルに頼ることなく、様々なメタ学習アルゴリズムに適用可能な普遍的なメタ学習フレームワークであるConMLを提案する。 ConMLのコアとなるタスクレベルのコントラスト学習は、教師なし学習における表現空間からメタ学習におけるモデル空間へのコントラスト学習を拡張する。 メタトレーニング中にタスクアイデンティティを付加的な監視信号として活用することにより、モデル空間におけるメタラーナーの出力を対比し、内タスク距離(同一タスクの異なるサブセットで訓練されたモデル間)を最小化し、タスク間距離(異なるタスクからのモデル間)を最大化する。 我々は、ConMLが最適化ベース、メートル法ベース、および償却ベースメタラーニングアルゴリズムとシームレスに統合され、コンテキスト内学習と同様に、様々な数発の学習タスクでパフォーマンスが向上することを示した。

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