どのモデルを転送するか？転送可能性評価に関する調査

転送学習手法は、既存のソース事前訓練モデルやデータセットから関連する知識を活用して、下流のターゲットタスクを解決することを目指しています。現在、利用可能な事前訓練モデルの規模と数量が増加する中で、それらが特定のターゲットタスクに適しているかどうかを事前に評価することが重要です。モデルの転送可能性評価は、新興かつ成長中の関心分野であり、個別に訓練することなくこの適合性を定量化する指標を提案することを目指しています。最近のこの分野への大規模な進展にもかかわらず、専用の用語定義や実験設定があります。本調査では、この分野の進展を初めてレビューし、情報源に依存しないモデル転送可能性評価と情報源に依存するモデル転送可能性評価の2つの異なる領域に分類します。各カテゴリーは体系的に定義され、包括的な分類体系が提供されます。さらに、課題に対処し、今後の研究方向を概説し、研究者や実務家の支援となる包括的なガイドを提供することを意図しています。