उच्च-आयाम वाले पर्सेप्ट्रोन के लिए ट्रांसफर लर्निंग में फेज ट्रांज़िशन्स

ट्रांसफर लर्निंग एक संबंधित स्रोत कार्य से सीखे गए ज्ञान का उपयोग करके लक्ष्य कार्य के सामान्यीकरण प्रदर्शन में सुधार करने का प्रयास करता है। केंद्रीय प्रश्नों में यह तय करना शामिल है कि किस जानकारी को स्थानांतरित करना चाहिए और कब स्थानांतरण फायदेमंद हो सकता है। अंतिम प्रश्न तथाकथित नकारात्मक ट्रांसफर परिघटना से संबंधित है, जहां स्थानांतरित स्रोत जानकारी वास्तव में लक्ष्य कार्य के सामान्यीकरण प्रदर्शन को कम कर देती है। यह तब होता है जब दोनों कार्य पर्याप्त रूप से भिन्न होते हैं। इस पेपर में, हम संबंधित पर्सेप्ट्रोन लर्निंग कार्यों के एक जोड़े का अध्ययन करके ट्रांसफर लर्निंग का एक सैद्धांतिक विश्लेषण प्रस्तुत करते हैं। हमारे मॉडल की सरलता के बावजूद, यह व्यावहारिकता में देखे गए कई महत्वपूर्ण परिघटनाओं का पुनरुत्पादन करता है। विशेष रूप से, हमारा असम्टोटिक विश्लेषण दो कार्यों की समानता एक निश्चित सीमा को पार करने पर नकारात्मक ट्रांसफर से सकारात्मक ट्रांसफर की ओर एक फेज ट्रांज़िशन को प्रकट करता है।