最適輸送理論による主観評価タスクを対象とした転移学習の親和性予測

摘要

近年，汎化性能の向上やアノテーションコストの削減のために転移学習という手法が注目されている．これまで分類や検出などの客観評価タスクについては転移学習のしやすさが議論されてきた．本論文では初めて審美度や記憶しやすさなどの主観評価タスクについて転移学習のしやすさを調べ，また最適輸送理論を用いた転移学習のしやすさの予測手法を提案する．この手法により事前学習に有効なデータセットを小さなコストで予測することができる．