权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

Analysis of transfer learning based on information geometry

基于信息几何的迁移学习分析

基本信息

批准号：
22H03653
负责人：
日野英逸
金额：
$ 10.57万
依托单位：
The Institute of Statistical Mathematics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03653/
关键词：
情報幾何学機械学習転移学習情報幾何

项目摘要

ドメイン適応において、ソースドメインとターゲットドメインの距離が大きい場合、予測性能が低下してしまう。このような問題を解決する方法として、ソースドメインからターゲットドメインへ徐々に移行する中間ドメインを利用する方法がある。これまでの研究では、中間領域のサンプル数が十分に多いことが前提となっていたため、ラベル付きデータを必要とせず自己学習が可能であった。しかし、アクセス可能な中間領域の数が制限されると、領域間の距離が大きくなり、自己学習がうまくいかなくなる。中間領域のサンプルのコストは現実的に様々であり、中間領域がターゲット領域に近いほど中間領域からのサンプルの取得コストが高くなると考えるのが自然である。コストと精度のトレードオフを解決するために、マルチフィデリティとアクティブドメイン適応を組み合わせたフレームワークを開発し、その有効性を、実世界のデータセットを用いた実験により評価した。多くの機械学習手法は、学習データとテストデータが同じ分布に従うと仮定している。しかし、現実世界ではこの仮定が破られることが多い。特に、共変量シフトと呼ばれる、データの変化による限界分布は、機械学習における最も重要な研究テーマの1つである。よく知られた共変量シフト適応法のファミリーを、情報幾何学の枠組みで統一的に記述した。さらに、幾何学的に一般化された共変量シフト適応法のパラメータ探索が効率的に実現できることを示した。

When the distance between the target and the target is large, the prediction performance is low. The method of solving this problem is to solve the problem by using the intermediate solution. The number of students in the middle field is very high, and the number of students in the middle field is very high. The number of possible intermediate fields is limited, the distance between fields is large, and self-learning is possible. The middle field is the center of the field, and the middle field is the center of the field. Once the problem of cost and accuracy has been solved, the development of a comprehensive mobile phone that combines the functions of Mall-in-One and Ack-in-One has been evaluated for its effectiveness and the ability to use real-world datacenters. A lot of mechanical learning techniques are used to determine the distribution of learning materials. The world today is full of chaos and chaos. The most important thing is to study the relationship between the two. A unified description of information geometry is presented in the paper. In addition, the generalization of geometry and the realization of efficiency are shown in this paper.

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

沈み込むプレートのペネトレーション/スタグネーションと沈み込み帯パラメタを関係づける回帰分析とモデル選択

与俯冲板块穿透/停滞和俯冲带参数相关的回归分析和模型选择

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
蓮池郁也;北村大地;渡辺瑠伊;川口翔也;中尾篤史，桑谷立，上木賢太，吉田健太，油谷拓，日野英逸，赤穂昭太郎
通讯作者：
中尾篤史，桑谷立，上木賢太，吉田健太，油谷拓，日野英逸，赤穂昭太郎

Normalizing Flowを用いた段階的ドメイン適応

使用规范化流进行渐进域适应

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hideitsu Hino;Shinto Eguchi;佐川正悟，日野英逸
通讯作者：
佐川正悟，日野英逸

Subduction-zone parameters that control slab behavior at the 660-km discontinuity revealed by logistic regression analysis and model selection

通过逻辑回归分析和模型选择揭示控制 660 公里不连续面处板片行为的俯冲带参数

DOI：
10.3389/feart.2022.1008058
发表时间：
2022
期刊：
Frontiers in Earth Science
影响因子：
2.9
作者：
Nakao Atsushi;Kuwatani Tatsu;Ueki Kenta;Yoshida Kenta;Yutani Taku;Hino Hideitsu;Akaho Shotaro
通讯作者：
Akaho Shotaro

Multifidelity能動学習を用いた段階的ドメイン適応

使用多保真主动学习的渐进域适应