「帰納バイアスの不思議なお話」
Inductive bias and its intriguing story
|帰納バイアス| トランスフォーマー| コンピュータビジョン|
帰納バイアスは必要か？ シンプルなモデルが複雑なモデルのパフォーマンスに到達する方法
近年、深層学習は使用とモデルの数の両方で指数関数的な成長を遂げてきました。この成功の道を開いたのは、おそらく転移学習自体です。つまり、モデルが大量のデータでトレーニングされ、それからさまざまな特定のタスクに使用されるというアイデアです。
最近、次のようなパラダイムが現れています。NLPアプリケーションでは、トランスフォーマー（またはこのモデルに基づいたモデル）が使用されます。一方、画像では、ビジョントランスフォーマーや畳み込みネットワークが代わりに使用されます。
LLMの無限のバベル図書館
オープンソース、データ、および注意：LLMの未来はどのように変わるのか
towardsdatascience.com
METAのヒエラ：複雑さを減らして精度を高める
シンプリシティがAIに信じられないほどのパフォーマンスと驚異的な速度をもたらす
towardsdatascience.com
一方、これらのモデルが実際にうまく機能することを示すたくさんの研究がありながら、なぜうまく機能するのかについての理論的な理解は遅れています。これは、これらのモデルが非常に広範であり、実験が困難になるためです。ビジョントランスフォーマーがビジョンに対して理論的により帰納的なバイアスを持っていることにより、理論的なギャップを埋める必要があることが示されています。
この記事では、以下のことに重点を置いています：
- 帰納バイアスとは具体的には何か？ なぜこれが重要で、お気に入りのモデルにはどのような帰納バイアスがあるのか？
- トランスフォーマーとCNNの帰納バイアス。これら2つのモデルの違いは何であり、なぜこれらの議論が重要なのか？
- 帰納バイアスをどのように研究できるか？ 異なるモデル間の類似性を活用して、その違いを捉える方法。
- 帰納バイアスの弱いモデルは、コンピュータビジョンという帰納バイアスが存在する分野で同じように成功することができるのか？
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
