Title:
学習を転移させるための学習のためのフレームワーク
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2022543245
Kind Code:
A
Abstract:
方法（４００）は、ソースデータセット（１０４）およびターゲットデータセット（１０６）を受信するステップと、ソースデータセットおよびターゲットデータセットに基づいて深層学習モデル（１５０）についての損失関数（２０１）を識別するステップとを含む。損失関数（２０１）は、エンコーダ重み（２１０）、ソース分類器層重み（２０２）、ターゲット分類器層重み（２０４）、係数（２０６）、およびポリシー重み（２０８）を含む。学習を転移させるための学習（learning to transfer learn：Ｌ２ＴＬ）アーキテクチャ（２００）に関する複数の学習反復の各々の第１段階中に、当該方法はまた、勾配降下ベースの最適化を適用して、損失関数を最小化するエンコーダ重み、ソース分類器層重み、およびターゲット分類器重みを学習するステップと、ポリシーモデル（２０９）のアクションをサンプリングすることによって係数を決定するステップとを含み、複数の学習反復の各々の第２段階中に、評価メトリック（２２０）を最大化するポリシー重みを決定するステップとをさらに含む。
Inventors:
Zhu, Lin Chao
Pfister, Thomas John
Arik, Serjan Omer
Pfister, Thomas John
Arik, Serjan Omer
Application Number:
JP2022506660A
Publication Date:
October 11, 2022
Filing Date:
August 02, 2020
Export Citation:
Assignee:
Google LLC
International Classes:
G06N3/08
Foreign References:
| WO2016158768A1 | 2016-10-06 |
Other References:
GE, WEIFENG, ET AL.: "Borrowing Treasures from the Wealthy: Deep Transfer Learning through Selective Joint Fine-tuning", ARXIV.ORG [ONLINE], JPN6023011790, 28 February 2017 (2017-02-28), ISSN: 0005022961
Attorney, Agent or Firm:
Patent Attorney Fukami Patent Office