Advances and Challenges in Meta-Learning: A Technical Review

要約

メタ学習により、学習システムは複数のタスクから知識を取得できるようになり、新しいタスクへのより迅速な適応と一般化が可能になります。
このレビューでは、メタ学習の包括的な技術概要を提供し、データが不足していたり​​、取得に費用がかかる現実のアプリケーションにおけるメタ学習の重要性を強調しています。
この論文では、最先端のメタ学習アプローチを取り上げ、メタ学習とマルチタスク学習、転移学習、ドメイン適応と一般化、自己教師あり学習、個別化された連合学習、継続学習との関係を探ります。
この論文では、これらのトピックとメタ学習の分野の間の相乗効果を強調することで、不必要な取り組みの重複を避けながら、1 つの分野の進歩が分野全体にどのように利益をもたらすかを示しています。
さらに、この論文では、複雑なマルチモーダルなタスク分布からの学習、教師なしメタ学習、データ分布の変化に効率的に適応するための学習、継続的なメタ学習など、高度なメタ学習のトピックについても掘り下げています。
最後に、この論文では、この分野での将来の研究における未解決の問題と課題を強調しています。
このペーパーでは、最新の研究開発を総合することにより、メタ学習と、さまざまな機械学習アプリケーションに対するメタ学習の潜在的な影響を徹底的に理解します。
私たちは、この技術概要がメタ学習の進歩と、現実世界の問題に対処する際のその実践的な意味に貢献すると信じています。

要約(オリジナル)

Meta-learning empowers learning systems with the ability to acquire knowledge from multiple tasks, enabling faster adaptation and generalization to new tasks. This review provides a comprehensive technical overview of meta-learning, emphasizing its importance in real-world applications where data may be scarce or expensive to obtain. The paper covers the state-of-the-art meta-learning approaches and explores the relationship between meta-learning and multi-task learning, transfer learning, domain adaptation and generalization, self-supervised learning, personalized federated learning, and continual learning. By highlighting the synergies between these topics and the field of meta-learning, the paper demonstrates how advancements in one area can benefit the field as a whole, while avoiding unnecessary duplication of efforts. Additionally, the paper delves into advanced meta-learning topics such as learning from complex multi-modal task distributions, unsupervised meta-learning, learning to efficiently adapt to data distribution shifts, and continual meta-learning. Lastly, the paper highlights open problems and challenges for future research in the field. By synthesizing the latest research developments, this paper provides a thorough understanding of meta-learning and its potential impact on various machine learning applications. We believe that this technical overview will contribute to the advancement of meta-learning and its practical implications in addressing real-world problems.

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