論文の概要: Bayesian Meta-Learning with Expert Feedback for Task-Shift Adaptation through Causal Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19788v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 12:44:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.813717
• Title: Bayesian Meta-Learning with Expert Feedback for Task-Shift Adaptation through Causal Embeddings
• Title（参考訳）: 因果埋め込みによるタスクシフト適応のためのエキスパートフィードバックを用いたベイズメタラーニング
• Authors: Lotta Mäkinen, Jorge Loría, Samuel Kaski,
• Abstract要約: 因果的タスク埋め込みにタスク固有の先行を条件付け,因果的ベイズ的メタラーニング手法を提案する。 因果埋め込みの条件付けは、ミスマッチ前を制御し、タスクシフト時の負の移動を緩和することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.675126545912423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Meta-learning methods perform well on new within-distribution tasks but often fail when adapting to out-of-distribution target tasks, where transfer from source tasks can induce negative transfer. We propose a causally-aware Bayesian meta-learning method, by conditioning task-specific priors on precomputed latent causal task embeddings, enabling transfer based on mechanistic similarity rather than spurious correlations. Our approach explicitly considers realistic deployment settings where access to target-task data is limited, and adaptation relies on noisy (expert-provided) pairwise judgments of causal similarity between source and target tasks. We provide a theoretical analysis showing that conditioning on causal embeddings controls prior mismatch and mitigates negative transfer under task shift. Empirically, we demonstrate reductions in negative transfer and improved out-of-distribution adaptation in both controlled simulations and a large-scale real-world clinical prediction setting for cross-disease transfer, where causal embeddings align with underlying clinical mechanisms.
• Abstract（参考訳）: メタラーニング手法は、新しい分散内タスクでうまく機能するが、ソースタスクからの転送が負の転送を引き起こすような、分散外タスクに適応する場合は、しばしば失敗する。 本稿では, 因果関係ではなく, 機械的類似性に基づく伝達を可能にするために, 因果関係を考慮に入れた因果関係のメタラーニング手法を提案する。 提案手法では,ターゲットタスクデータへのアクセスが制限された現実的な配置設定を明示的に検討し,その適応は,ソースタスクとターゲットタスクの因果的類似性に関するノイズ(専門的な)ペアの判断に依存する。 本稿では, 因果埋め込みの条件付けがミスマッチ前を制御し, タスクシフト時の負の移動を緩和することを示す理論的解析を行う。 実験的に,両シミュレーションにおける陰性移行の低減と分布外適応の改善,および経時的移行のための大規模実環境臨床予測設定を実証し,因果埋め込みと臨床機構の整合性について検討した。

関連論文リスト

• Towards Understanding Extrapolation: a Causal Lens [53.15488984371969]
  我々は、外挿がいつ可能かを理論的に理解し、それを実現するための原則的な方法を提供する。 この定式化の下では、外挿問題を潜在変数識別問題にキャストする。 この理論は、基礎となる多様体の滑らかさとシフト特性の間の複雑な相互作用を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T21:29:29Z)
• Continual-MAE: Adaptive Distribution Masked Autoencoders for Continual Test-Time Adaptation [49.827306773992376]
  連続的テスト時間適応(CTTA)は、ソース事前学習モデルから目標分布の連続的な変化に移行するために提案される。 提案手法は,CTTAタスクの分類とセグメンテーションの両方において,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T15:34:52Z)
• Revisiting the Robustness of the Minimum Error Entropy Criterion: A Transfer Learning Case Study [16.07380451502911]
  本稿では,非ガウス雑音に対処する最小誤差エントロピー基準のロバスト性を再考する。 本稿では,分散シフトが一般的である実生活伝達学習回帰タスクの実現可能性と有用性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T15:38:11Z)
• Understanding the Transferability of Representations via Task-Relatedness [8.425690424016986]
  本稿では,事前学習したモデルの下流タスクへの表現の伝達可能性について,その参照タスクとの関連性の観点から分析する。 最先端の事前学習モデルを用いた実験は、様々な視覚や言語タスクにおける伝達可能性の説明におけるタスク関連性の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T08:06:22Z)
• ForkMerge: Mitigating Negative Transfer in Auxiliary-Task Learning [59.08197876733052]
  補助タスク学習(ATL)は、関連するタスクから得られる知識を活用することにより、目標タスクの性能を向上させることを目的としている。 複数のタスクを同時に学習すると、ターゲットタスクのみを学習するよりも精度が低下することがある。 ForkMergeは、モデルを定期的に複数のブランチにフォークし、タスクの重みを自動的に検索する新しいアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T02:27:02Z)
• Frustratingly Easy Transferability Estimation [64.42879325144439]
  本稿では,TransRate という,シンプルで効率的かつ効果的な転送可能性尺度を提案する。 TransRateは、事前訓練されたモデルによって抽出された対象サンプルの特徴とそれらのラベルとの間の相互情報として、転送可能性を測定する。 10行のコードで並外れた単純さにもかかわらず、TransRateは、22の事前訓練されたモデルと16のダウンストリームタスクに対する広範囲な評価において、非常にうまく機能している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T10:27:52Z)
• Task-Feature Collaborative Learning with Application to Personalized Attribute Prediction [166.87111665908333]
  本稿では,TFCL(Task-Feature Collaborative Learning)と呼ばれる新しいマルチタスク学習手法を提案する。 具体的には、まず、特徴とタスクの協調的なグループ化を活用するために、不均一なブロック対角構造正規化器を用いたベースモデルを提案する。 実際の拡張として,重なり合う機能と難易度を区別することで,基本モデルを拡張します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T02:32:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。