Cross-Domain Few-Shot Learning: Flattening Long-Range Loss Landscapes

핵심 개념

Flattening long-range loss landscapes in the representation space enhances transferability and fine-tuning in cross-domain few-shot learning.

초록

Cross-domain few-shot learning (CDFSL) aims to leverage prior knowledge from source domains with limited training data in the target domain. Challenges in CDFSL include transferring knowledge across dissimilar domains and fine-tuning models with limited data. Analysis of loss landscapes from parameter space to representation space reveals difficulties in transferring and fine-tuning models. Flattening the loss landscape in the representation space improves model transferability and fine-tuning. Introducing a new normalization layer, FLoR, to flatten the high-loss region between minima in the representation space. Experimental results show improved performance on 8 datasets compared to state-of-the-art methods.

통계

Cross-domain few-shot learning (CDFSL) aims to acquire knowledge from limited training data in the target domain. Experimental results on 8 datasets demonstrate that the approach outperforms state-of-the-art methods in terms of average accuracy.

인용구

"Our contribution is the first to extend the analysis of loss landscapes from the parameter space to the representation space for the CDFSL task." "Experimental results on 8 datasets demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods in terms of average accuracy."

핵심 통찰 요약

Flatten Long-Range Loss Landscapes for Cross-Domain Few-Shot Learning

by Yixiong Zou,... 게시일 arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00567.pdf

더 깊은 질문

질문 1

표현 공간에서 손실 랜드스케이프를 평평하게 하는 개념은 다른 기계 학습 작업에 어떻게 적용될 수 있습니까? 답변 1: 표현 공간에서 손실 랜드스케이프를 평평하게 하는 개념은 다른 기계 학습 작업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이 아이디어는 도메인 적대적 학습 (Domain Adversarial Learning)에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 도메인 적대적 학습은 서로 다른 도메인 간의 도메인 이동을 처리하는 데 도움이 되며, 표현 공간의 손실 랜드스케이프를 평평하게 함으로써 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이 아이디어는 전이 학습 (Transfer Learning)에서도 유용할 수 있습니다. 전이 학습은 한 작업에서 학습한 지식을 다른 작업으로 전이하는 것을 의미하며, 표현 공간의 손실 랜드스케이프를 평평하게 함으로써 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

질문 2

표현 공간에서 장거리 손실 랜드스케이프를 평평하게 하는 것의 잠재적인 제한 사항이나 단점은 무엇인가요? 답변 2: 표현 공간에서 장거리 손실 랜드스케이프를 평평하게 하는 것에는 몇 가지 잠재적인 제한 사항이 있을 수 있습니다. 첫째, 장거리 손실 랜드스케이프를 평평하게 하는 것은 추가적인 계산 비용을 요구할 수 있습니다. 특히, 표현 공간의 복잡성이 증가하면 계산 비용이 더욱 증가할 수 있습니다. 둘째, 장거리 손실 랜드스케이프를 평평하게 하는 것은 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있지만, 이 과정에서 모델의 복잡성이 증가할 수 있습니다. 따라서 모델의 복잡성과 일반화 간의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 장거리 손실 랜드스케이프를 평평하게 하는 것은 모든 유형의 데이터 및 작업에 적합하지 않을 수 있으며, 특정 상황에 따라 다른 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

질문 3

이 연구 결과가 미래 기계 학습 알고리즘 및 모델의 개발에 어떻게 영향을 미칠 수 있을까요? 답변 3: 이 연구 결과는 미래 기계 학습 알고리즘 및 모델의 개발에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, 표현 공간에서 손실 랜드스케이프를 평평하게 하는 개념은 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 모델이 다양한 도메인 및 작업에 대해 더 잘 일반화될 수 있습니다. 또한, 이 연구 결과는 전이 학습 및 도메인 적대적 학습과 같은 다른 기계 학습 작업에도 적용될 수 있으며, 이를 통해 모델의 성능을 향상시키고 다양한 응용 분야에 적용할 수 있습니다. 더 나아가, 이 연구 결과는 모델의 학습 및 일반화 과정을 더 잘 이해하고 최적화하는 데 기여할 수 있으며, 미래의 기계 학습 연구 및 응용 분야에 새로운 지향성을 제시할 수 있습니다.