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講演抄録/キーワード
講演名 2024-03-04 10:55
メタ学習におけるタスク密度比の推定
孫 雷奈良先端大)・田中佑典岩田具治NTTIBISML2023-48
抄録 (和) メタ学習では,通常,メタ学習時およびメタテスト時に用いられるタスクは同一のタスク分布から抽出されると仮定する.しかし実世界応用において,この仮定が成り立たないことも多々あり,その際,既存のメタ学習法は良い性能が得られない.本研究では,このようなタスクシフトの状況下において性能を向上させるメタ学習法「重要度重み付きメタ学習」を提案する.本手法では,メタテストタスクの分布から得られるタスクのラベルなしデータを活用し,各メタ学習タスクに対して重みを割り当て,メタテストタスクと近いメタ学習タスクに重みをおいてメタ学習する.重みは,メタテストとメタ学習タスクの確率密度の比に基づいて算出する.この重みを用いたメタ学習タスクの期待誤差は,メタテストタスク上の期待誤差に対する不偏推定量となる.タスク間の距離にMaximum Mean Discrepancyを用いたカーネル密度推定を用いて,タスク密度を推定する.Few-shot分類データセットを用いた実験により,本手法が既存のメタ学習手法およびタスク拡張手法に比べて顕著な性能向上を達成することを示す. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) メタ学習 / タスクシフト / タスク密度比推定 / タスク重要度重み付け / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 410, IBISML2023-48, pp. 57-64, 2024年3月.
資料番号 IBISML2023-48 
発行日 2024-02-25 (IBISML) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2023-48

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2024-03-03 - 2024-03-04 
開催地(和) 広島大学 東広島キャンパス 
開催地(英) Hiroshima Univ. Higashi-Hiroshima campus 
テーマ(和) 雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり (IBISML) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2024-03-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) メタ学習におけるタスク密度比の推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) メタ学習 /  
キーワード(2)(和/英) タスクシフト /  
キーワード(3)(和/英) タスク密度比推定 /  
キーワード(4)(和/英) タスク重要度重み付け /  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 孫 雷 / Sun Lei / ソン ライ
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 佑典 / Yusuke Tanaka / タナカ ユウスケ
第2著者 所属(和/英) NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (略称: NTT)
NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩田 具治 / Tomoharu Iwata / イワタ トモハル
第3著者 所属(和/英) NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (略称: NTT)
NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称: NTT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-03-04 10:55:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2023-48 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.410 
ページ範囲 pp.57-64 
ページ数
発行日 2024-02-25 (IBISML) 


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