Vi tillhandahåller teoretisk undersökning av läroplan lärande i samband med stokastisk lutning nedstigning när optimera konvex linjär regressionsförlust. Vi visar att graden av konvergens av en idealisk inlärningsmetod i läroplanen ökar monotont med svårigheten i exemplen. Dessutom, bland alla lika svåra punkter, konvergens är snabbare när man använder punkter som medför större förlust i förhållande till den nuvarande hypotesen. Därefter analyserar vi läroplanslärandet i samband med att vi utbildar ett CNN. Vi beskriver en metod som leder fram till läroplanen genom att överföra lärande från ett annat nätverk, som är förskolat på en annan uppgift. Även om detta tillvägagångssätt bara kan approximera den idealiska läroplanen, observerar vi empiriskt liknande beteende som den som förutspås av teorin, nämligen en betydande ökning av konvergenshastigheten i början av utbildningen. När uppgiften försvåras observeras också förbättringar i generaliseringens prestanda. Slutligen, läroplans lärande visar robusthet mot ogynnsamma förhållanden såsom överdriven legalisering.
Den teoretiska ramen för läroplanslärande vid överföring av lärande föreslås i REF.
Curriculum Learning by Transfer Learning: Theory and Experiments with Deep Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}