Cross-Domain Few-Shot Learning with Flattened Loss Landscapes

核心概念

Flattening representation-space loss landscapes improves cross-domain few-shot learning by enhancing transferability and fine-tuning.

摘要

クロスドメインフューショットラーニング（CDFSL）において、異なる正規化方法を用いて表現空間の損失ランドスケープを平坦化することで、知識の転送性と微調整を向上させる手法が提案された。8つのデータセットでの実験結果は、この手法の効果と合理性を裏付けている。

統計資料

8つのデータセットで実験結果が示された。
平均精度において最先端の手法を上回った。
個々のデータセットにおいて最大9%まで性能向上が見られた。

引述

"Since domain shifts can be reflected by the landscape shift and representation shift, a sharp minimum in the landscape corresponds to a representation vulnerable to domain shifts, making the training and finetuning difficult."
"We propose to flatten the loss landscapes between these two minima, by means of classifying the input sample through the interpolated representations between two minima."
"Our model can directly apply all layers into the finetuning, with a large learning rate at 8 times that in the classifier."

從以下內容提煉的關鍵洞見

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

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

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

深入探究

他の研究分野への応用は可能か

提供されたコンテキストから、この研究は他の分野にも応用可能性があります。例えば、異なるドメイン間での知識転送や学習において、モデルの一般化能力を向上させるために類似した手法を適用することが考えられます。また、他の領域で少数サンプルから効果的に学習する必要がある場面でもこのアプローチは有用であるかもしれません。

BNモジュールがドメインシフトに弱いという結論はどうしてか

BNモジュールがドメインシフトに弱いという結論は、BN（Batch Normalization）が特定の正規化方法であることから導かれます。実験結果や理論的な考察から明らかになったように、BNでは表現空間内の最小値（minima）が急峻な形状をしており、これはドメインシフトへの耐性を低下させます。そのため、BNモジュールを使用するモデルは異なるドメイン間で十分な一般化能力を持ち難くなります。

異なる正規化方法を使用した場合、モデルの一般化能力にどのような影響があるか

異なる正規化方法を使用した場合、モデルの一般化能力への影響は重要です。例えば、「Instance Normalization」（IN）と「Batch Normalization」（BN）ではそれぞれ異なった最小値形状や構造を持つことが示されています。INではより平坦な最小値形状を示すため、訓練中および推論時に高いパフォーマンスを発揮します。その結果、「IN」等異常正規化方法採用時、「RSLL」と呼ばれる表現空間内損失地形図解析手法でも良好成果得られました。「RSLL」解析手法利用時各層出力距離測定比率大きく拡大しました。