[论文解读] Bayesian Transfer Learning: An Overview of Probabilistic Graphical Models for Transfer Learning

Junyu Xuan, Jie Lü+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2021

Domain Adaptation and Few-Shot Learning参考文献 100被引用 4

一句话总结

本文全面概述了用于迁移学习的概率图模型（PGMs），提出利用 PGMs 建模不确定性并实现在不同领域之间的知识迁移。本文根据共享的统计结构，将现有的基于 PGM 的迁移学习方法划分为六类，并展示了其在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域的应用，突出了 PGMs 在处理异构数据和低数据场景下的可解释性与有效性。

ABSTRACT

Transfer learning where the behavior of extracting transferable knowledge from the source domain(s) and reusing this knowledge to target domain has become a research area of great interest in the field of artificial intelligence. Probabilistic graphical models (PGMs) have been recognized as a powerful tool for modeling complex systems with many advantages, e.g., the ability to handle uncertainty and possessing good interpretability. Considering the success of these two aforementioned research areas, it seems natural to apply PGMs to transfer learning. However, although there are already some excellent PGMs specific to transfer learning in the literature, the potential of PGMs for this problem is still grossly underestimated. This paper aims to boost the development of PGMs for transfer learning by 1) examining the pilot studies on PGMs specific to transfer learning, i.e., analyzing and summarizing the existing mechanisms particularly designed for knowledge transfer; 2) discussing examples of real-world transfer problems where existing PGMs have been successfully applied; and 3) exploring several potential research directions on transfer learning using PGM.

研究动机与目标

• 考察并总结现有针对 PGM 的知识迁移机制在迁移学习中的应用。
• 说明 PGM 在实际应用中成功解决迁移学习问题的案例。
• 识别并讨论将 PGM 与迁移学习结合的有前景的未来研究方向。
• 将 PGMs 定位为一种强大但尚未被充分使用的框架，用于建模可迁移知识并兼顾不确定性与可解释性。
• 通过系统化现有方法并识别开放挑战，弥合迁移学习与概率图建模之间的差距。

提出的方法

• 根据共享的统计优势，将现有的基于 PGM 的迁移学习方法系统性地划分为六类：高斯先验、主题模型、树结构、属性、因子和模型。
• 使用有向和无向图模型（如贝叶斯网络、条件随机场）表示源域和目标域中观测变量与潜在变量之间的依赖关系。
• 应用 PGM 的模型设计与推理方法，联合捕捉不同特征空间下的数据分布与可迁移知识。
• 利用潜在变量结构（如 $Z_i$、$ heta$）建模领域特定表示与共享表示，实现在不确定条件下的知识迁移。
• 将领域自适应与多任务学习原则整合到 PGM 框架中，以提升在低数据或异构设置下的泛化能力。
• 提出结合 PGM 与深度学习及生成对抗网络的混合方法，以增强目标领域中的表征学习与预测性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何基于用于知识迁移的共享统计结构类型，系统性地对概率图模型进行分类？
• RQ2 在哪些现实世界应用中，PGMs 成功实现了在不同数据分布或特征空间下的跨领域迁移学习？
• RQ3 在扩展 PGM 以建模源域与目标域之间因果迁移关系方面，面临哪些关键挑战与机遇？
• RQ4 如何将深度学习架构与 PGM 结合，以改善迁移学习中的层次化表征学习与领域自适应？
• RQ5 当与 PGM 的不确定性建模和可解释性相结合时，生成对抗网络在增强知识迁移方面可能发挥什么作用？

主要发现

• PGMs 已成功应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和视频处理等多个领域的迁移学习，展现出在低数据和异构设置下的优异性能。
• PGMs 中潜在变量与概率依赖关系的使用，有效实现了不确定性的建模与可解释性，这对可靠的知识迁移至关重要。
• 特定 PGM，如基于主题模型、高斯先验和因子结构的模型，在跨领域情感分析、图像分类和零样本学习中表现成功。
• 通过基于 PGM 的知识迁移，已有效解决了一次/零样本图像分类和跨模态人体动作识别（文本到视频）等迁移学习问题。
• 将 PGM 与深度学习及 GAN 结合，为提升目标领域中的表征学习与预测精度提供了有前景的路径。
• 尽管实证结果表现强劲，基于 PGM 的迁移学习仍处于探索初期，尤其在因果迁移学习和多粒度表征建模方面具有巨大潜力。