論文の概要: Fast Adaptation with Kernel and Gradient based Meta Leaning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00404v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 07:05:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:47:27.239879
• Title: Fast Adaptation with Kernel and Gradient based Meta Leaning
• Title（参考訳）: KernelとGradientベースのメタリーンによる高速適応
• Authors: JuneYoung Park, MinJae Kang,
• Abstract要約: モデルAメタラーニング(MAML)の内輪と外輪の両方を改善するための2つのアルゴリズムを提案する。 最初のアルゴリズムは関数空間の最適化問題を再定義し、閉形式解を用いてモデルを更新する。 外ループでは、内ループの各タスクの損失に重みを割り当てることで、第2のアルゴリズムがメタラーナーの学習を調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.763682200721131
• License:
• Abstract: Model Agnostic Meta Learning or MAML has become the standard for few-shot learning as a meta-learning problem. MAML is simple and can be applied to any model, as its name suggests. However, it often suffers from instability and computational inefficiency during both training and inference times. In this paper, we propose two algorithms to improve both the inner and outer loops of MAML, then pose an important question about what 'meta' learning truly is. Our first algorithm redefines the optimization problem in the function space to update the model using closed-form solutions instead of optimizing parameters through multiple gradient steps in the inner loop. In the outer loop, the second algorithm adjusts the learning of the meta-learner by assigning weights to the losses from each task of the inner loop. This method optimizes convergence during both the training and inference stages of MAML. In conclusion, our algorithms offer a new perspective on meta-learning and make significant discoveries in both theory and experiments. This research suggests a more efficient approach to few-shot learning and fast task adaptation compared to existing methods. Furthermore, it lays the foundation for establishing a new paradigm in meta-learning.
• Abstract（参考訳）: メタラーニング問題として,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)が,少数ショットラーニングの標準となっている。 MAMLはシンプルで、その名前が示すように、どんなモデルにも適用できる。 しかし、トレーニング時間と推論時間の両方において、不安定性と計算の非効率性に悩まされることが多い。 本稿では,MAMLの内ループと外ループの両方を改善するための2つのアルゴリズムを提案する。 最初のアルゴリズムは関数空間の最適化問題を再定義し、内部ループ内の複数の勾配ステップを通じてパラメータを最適化するのではなく、閉形式解を用いてモデルを更新する。 外ループでは、内ループの各タスクの損失に重みを割り当てることで、第2のアルゴリズムがメタラーナーの学習を調整する。 本手法は,MAMLのトレーニングおよび推論段階における収束を最適化する。 結論として,我々のアルゴリズムはメタラーニングの新しい視点を提供し,理論と実験の両方において重要な発見を行う。 本研究は, 従来の手法に比べ, 素早い学習と高速なタスク適応に, より効率的なアプローチを提案する。 さらに、メタラーニングにおける新しいパラダイムの確立の基礎も築き上げている。

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