論文の概要: Reimagining Parameter Space Exploration with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17807v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 20:30:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.593957
• Title: Reimagining Parameter Space Exploration with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによるパラメータ空間探索の再現
• Authors: Lijun Zhang, Xiao Liu, Hui Guan,
• Abstract要約: ニューラルネットワークを新しいタスクに適用するには、通常、タスク固有の微調整が必要である。 タスク固有パラメータをタスクの同一性から直接生成する生成的代替手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.180663546314122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting neural networks to new tasks typically requires task-specific fine-tuning, which is time-consuming and reliant on labeled data. We explore a generative alternative that produces task-specific parameters directly from task identity, eliminating the need for task-specific training. To this end, we propose using diffusion models to learn the underlying structure of effective task-specific parameter space and synthesize parameters on demand. Once trained, the task-conditioned diffusion model can generate specialized weights directly from task identifiers. We evaluate this approach across three scenarios: generating parameters for a single seen task, for multiple seen tasks, and for entirely unseen tasks. Experiments show that diffusion models can generate accurate task-specific parameters and support multi-task interpolation when parameter subspaces are well-structured, but fail to generalize to unseen tasks, highlighting both the potential and limitations of this generative solution.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを新しいタスクに適用するには、通常、タスク固有の微調整が必要です。 タスク固有のパラメータをタスク識別から直接生成し、タスク固有のトレーニングを不要にするジェネレーティブな代替手段を探索する。 そこで本研究では,分散モデルを用いて,効率的なタスク固有パラメータ空間の構造を学習し,必要に応じてパラメータを合成する手法を提案する。 一度訓練すると、タスク条件付き拡散モデルはタスク識別子から直接特別な重みを生成できる。 このアプローチは、単一のタスクに対するパラメータ生成、複数のタスクに対するパラメータ生成、全く見えないタスクに対する3つのシナリオにまたがって評価する。 実験により、拡散モデルは正確なタスク固有パラメータを生成し、パラメータ部分空間が適切に構造化されているときにマルチタスク補間をサポートするが、未確認タスクに一般化できず、この生成ソリューションの可能性と限界の両方を強調している。

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