メタ学習とは

定義されたトレーニング データセットを使用して特定のタスクを解決するようにモデルをトレーニングする従来の教師あり学習とは異なり、メタ学習プロセスには、それぞれ独自の関連データセットを持つさまざまなタスクが伴います。これらの複数の学習イベントにより、モデルはタスク全体にわたって一般化する能力を獲得し、データが少ない場合でも新しいシナリオに迅速に適応できるようになります。

メタ学習アルゴリズムは、他の機械学習アルゴリズムの予測とメタデータに基づいてトレーニングされます。メタ学習アルゴリズムは、独自の予測と、他の機械学習アルゴリズムの性能と結果を向上させるために使用できる情報を生成します。

メタ学習には、メタ学習とメタテストという2つの重要な段階が含まれます。どちらのステージでも、ベース学習モデルは学習しながらパラメーターを調整および更新します。使用されるデータセットは、メタトレーニング用のサポート・セットとメタテスト用のテスト・セットに分かれています。

メタ・トレーニング段階では、ベース学習モデルにさまざまなタスクが提供されます。このモデルの目標は、これらのタスク間の共通パターンを発見し、新しいタスクの解決に適用できる幅広い知識を獲得することです。

メタ・テスト段階では、トレーニング時に遭遇しなかったタスクを与えることで、ベース学習モデルのパフォーマンスが評価されます。モデルの有効性は、学習した知識と一般化された理解を使用して、これらの新しいタスクにどれだけうまく、どれだけ速く適応できるかによって測定されます。

メタ学習には、3つの典型的なアプローチがあります。各アプローチの仕組みとそれぞれの種類は以下のとおりです。

メトリクス・ベースのメタ学習は、2つのデータ・ポイント間の類似性の尺度である距離メトリクスを計算する関数の学習を中心に行われます。このアプローチは、近接性を使用して分類や予測を行うk近傍法（KNN）アルゴリズムに似ています。

畳み込みSiameseニューラル・ネットワークは、パラメーターと重みを共有する一卵性双生児の畳み込みニューラル・ネットワークで構成されています。パラメーターの更新は2つのネットワーク間でミラーリングされます。両方のネットワークは、距離メトリック（通常はペアワイズ類似度）を計算する損失関数によって結合されます。¹

トレーニング用データ・セットは、一致するサンプルと一致しないサンプルのペアで構成されます。次に、畳み込みSiameseニューラル・ネットワークは、ペアワイズ類似度を計算し、一致しないペアまたは類似しないペア間のユークリッド距離を最大化し、一致するペアまたは類似するペア間の距離を最小化することを学習します。¹

マッチング・ネットワークは、2つのサンプル間のコサイン類似度と呼ばれる距離メトリックを測定することで、分類を予測することを学習します。²

リレーション・ネットワークは、アイテムを比較するための深い非線形距離メトリックを学習します。ネットワークは、アイテム間の類似性を表す関係スコアを計算することでアイテムを分類します。³

プロトタイプ・ネットワークは、クラスのすべてのサンプルの平均を計算して、そのクラスのプロトタイプを作成します。次に、ネットワークはメトリック空間を学習します。メトリック空間では、特定のデータ・ポイントとクラスのプロトタイプ表現間のユークリッド距離の二乗を計算することによって分類タスクが実行されます。⁴

モデル・ベースのメタ学習では、モデルのパラメーターを学習し、スパース・データからの迅速な学習を可能にします。

メモリー拡張ニューラル・ネットワーク（MANN）には外部メモリー・モジュールが備わっており、情報の安定した保存と高速なエンコードおよび検索が可能になります。⁵

メタ学習では、外部メモリに保存する表現の種類に関する一般的な手法と、それらの表現を使用して予測を行う方法を学習するようにMANNをトレーニングできます。MANNは回帰タスクと分類タスクで優れたパフォーマンスを発揮することが示されています。⁵

MetaNet（Meta Networksの略）は、模倣学習や強化学習に適用できるメタ学習モデルです。MANNと同様に、Meta Networksにも外部メモリーがあります。⁶MANNと同様に、Meta Networksにも外部メモリーがあります。⁶

MetaNetは、別々の空間レベルで動作するベース学習モデルとメタ学習モデルで構成されています。メタ学習モデルは、メタ空間内のさまざまなタスクにわたって一般的な知識を獲得します。ベース学習モデルは入力タスクを受け取り、現在のタスク空間に関するメタ情報をメタ学習モデルに送信します。この情報に基づいて、メタ学習モデルは高速パラメーター化を実行し、両方の空間内の重みを更新します。⁶

ディープラーニングでは通常、バックプロパゲーションと勾配降下法最適化アルゴリズムによるモデル・パラメーターの複数回の反復更新が必要です。最適化ベースのメタ学習（別名、勾配ベースのメタ学習）では、アルゴリズムは、ディープ・ニューラル・ネットワークのどの初期モデル・パラメーターまたはハイパーパラメーターを関連するタスクに合わせて効率的に微調整できるかを学習します。これは通常、メタ最適化、つまり最適化アルゴリズム自体の最適化を意味します。

この最適化ベースのメタ学習法では、長短期記憶（LSTM）ネットワークと呼ばれる一般的なリカレント・ニューラル・ネットワーク・アーキテクチャーを使用して、タスク間で共有される長期的知識と各タスクからの短期的知識の両方を習得するようにメタ学習モデルをトレーニングします。次に、メタ学習モデルは、別の学習モデルのニューラル・ネットワーク分類器を最適化します。学習モデルのパラメーターを初期化してトレーニングを迅速に収束させる方法と、小さなトレーニング用データ・セットを与えられた場合にそれらのパラメーターを効率的に更新する方法を学習し、学習モデルが新しいタスクに素早く適応できるようにします。⁷

名前が示すように、この最適化ベースのメタ学習アルゴリズムはモデルに依存しません。これにより、勾配降下法を使用してトレーニングされたあらゆるモデルと互換性が生まれ、分類、回帰、強化学習などのさまざまな学習問題を解決するのに適しています。⁸

MAMLの中心的な考え方は、いくつかの勾配更新によって新しいタスクを迅速に学習できるように、モデルの初期パラメーターをトレーニングすることで、その目標は、タスクの変更に敏感なモデル・パラメーターを決定し、それらのパラメータを少し変更するだけでタスクの損失関数が大幅に改善されるようにすることにあります。タスク間のメタ最適化は、確率的勾配降下法（SGD）を使用して行われます。⁸

特定のタスクのモデルのパラメータを最適化するために導関数を計算する勾配降下法とは異なり、MAMLは、タスク固有の最適化のためにモデルの初期パラメーターを最適化するために2番目の導関数を計算します。モデルに依存しないメタ学習の修正版である一次MAMLまたはFOMAMLでは、計算コストの低いプロセスのために2 次導関数が省略されています。⁸

Reptileは、FOMAMLに似た一次勾配ベースのメタ学習アルゴリズムです。タスクを繰り返しサンプリングし、多くの勾配降下ステップを通じてそのタスクをトレーニングし、モデルの重みを新しいパラメーターに向けて移動します。⁹

メタ学習の汎用性をさらに実証するために、機械学習の領域内でメタ学習を使用できるいくつかの方法を以下に示します。

メタ学習はテクノロジー業界のさまざまな分野に適用できます。その一部を以下に示します。

メタ学習は多くの可能性を秘めています。ここでは、そうしたメリットのいくつかをご紹介します。

メタ学習は、多くの関連タスクを学習できる、より一般化されたAIモデルを構築するために使用できます。この柔軟性により、メタ学習システムは新しいタスクやさまざまなドメインに迅速に適応できます。

メタ学習は、わずか数個のサンプルからの学習をサポートするため、膨大なデータ・セットが不要になる可能性があります。これは、データの収集と準備に多大な労力と時間がかかる可能性がある分野で特に役立ちます。

メタ学習はデータ効率と迅速な学習により、トレーニング・プロセスを高速化し、トレーニング・コストを削減できます。

メタ学習には大きな期待が寄せられていますが、課題も存在します。その一部は以下のとおりです。

特にニッチな分野では、AIモデルをトレーニングするためのデータの量が不十分な場合があります。あるいは、データが利用可能であっても、メタ学習アルゴリズムを効率的にトレーニングするにはその品質が不十分である可能性があります。

メタトレーニングのサポートセット内のタスク間に十分な変動性がない場合は、過剰適合が発生する可能性があります。これは、メタ学習アルゴリズムは、広範囲のタスクに効果的に一般化できず、特定のタスクにのみ適用できる可能性があることを意味しています。

逆に、メタトレーニングのサポートセット内のタスク間の変動が大きすぎると、過小適合が発生する可能性があります。つまり、メタ学習アルゴリズムが別のタスクを解決する際にその知識を使用できず、新しいシナリオに適応するのが困難になる可能性があります。したがって、タスクの変動性のバランスが重要です。