日: 2022年7月12日

事前学習モデルのTransferability のスクリーング

  • Not All Models Are Equal: Predicting Model Transferability in a Self-challenging Fisher Space [51.6]
    本稿では、トレーニング済みのディープニューラルネットワークのランク付けと、下流タスクにおける最も転送可能なニューラルネットワークのスクリーニングの問題に対処する。 Self-challenging Fisher Discriminant Analysis (SFDA)と呼ばれる新しい転送可能性指標を提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 7 Jul 2022 01:33:25 GMT)
    • 事前学習モデルがどの程度下流タスクにフィットしているかを確かめる方法の提案
    • リポジトリはTencentARC/SFDA · GitHub　（今はempty）

Causal Machine Learning

  • Causal Machine Learning: A Survey and Open Problems [33.8]
    Causal Machine Learning (CausalML)は、データ生成過程を構造因果モデル(Structure causal model, SCM)として定式化する機械学習手法の略称である。 1) 因果関係の学習, (2) 因果関係の生成モデル, (3) 因果関係の説明, (4) 因果関係の公正性,(5) 因果関係の強化学習。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 30 Jun 2022 17:59:15 GMT)
    • CausalMLのサーベイ。非常に詳しくサーベイというより教科書的な内容。
    • このレベルのものがCC BYで読めてしまうのはすごいと思う。