Основные понятия
소량의 타겟 데이터만 있는 상황에서도 효과적으로 모델을 타겟 분포에 적응시킬 수 있는 방법인 MixPro를 제안한다. MixPro는 소스 데이터와 타겟 데이터의 임베딩을 혼합하여 선형 분류기를 학습함으로써, 타겟 데이터의 특성을 효과적으로 학습할 수 있다.
Аннотация
이 논문은 소량의 타겟 데이터만 있는 상황에서 모델을 타겟 분포에 효과적으로 적응시키는 방법인 MixPro를 제안한다.
소스 데이터와 타겟 데이터의 임베딩을 혼합하여 새로운 데이터셋을 생성한다. 이때 각 예제는 소스 데이터와 타겟 데이터의 선형 조합으로 구성된다.
혼합된 임베딩 데이터셋을 이용하여 선형 분류기를 학습한다. 이를 통해 타겟 데이터의 특성을 효과적으로 학습할 수 있다.
이론적 분석을 통해 MixPro가 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보이는 이유를 설명한다.
다양한 데이터셋과 모델 아키텍처에 대한 실험을 통해 MixPro가 기존 방법들을 뛰어넘는 성능을 보임을 확인한다.
소량의 타겟 데이터만 활용하여 하이퍼파라미터를 튜닝하는 실험을 통해, MixPro가 현실적인 시나리오에서도 우수한 성능을 보임을 입증한다.
Статистика
소스 데이터셋 크기 n은 타겟 데이터셋 크기 m에 비해 매우 크다(n ≫ m).
타겟 데이터셋 크기 m은 2, 4, 8, 16 중 하나의 값을 가진다.