Vi inför en metod för att generera vektoriska representationer av visuella klassificeringsuppgifter som kan användas för att resonera om arten av dessa uppgifter och deras relationer. Med tanke på en datauppsättning med mark-truth-etiketter och en förlustfunktion bearbetar vi bilder genom ett "sondnätverk" och beräknar en inbäddning baserad på uppskattningar av Fisher-informationsmatrisen i samband med sondnätverksparametrarna. Detta ger en fast-dimensionell inbäddning av uppgiften som är oberoende av detaljer såsom antalet klasser och kräver ingen förståelse för klassetiketten semantik. Vi visar att detta inbäddning kan förutsäga uppgift likheter som matchar vår intuition om semantiska och taxonomiska relationer mellan olika visuella uppgifter. Vi visar det praktiska värdet av detta ramverk för meta-task att välja en förtränad funktionsextraktor för en ny uppgift. Vi presenterar en enkel meta-lärande ram för att lära sig ett mått på inbäddningar som är kapabel att förutsäga vilka funktionsextraktorer kommer att utföra väl vilken uppgift utan att faktiskt finjustera modellen. Välja en funktionsextraktor med uppgift inbäddning ger prestanda nära den bästa tillgängliga funktionsextraktor, med betydligt mindre beräkningsansträngning än uttömmande utbildning och utvärdering av alla tillgängliga modeller.
Mer nyligen har Fisher Information också tillämpats på uppgifter som metainlärning REF.
Task2Vec: Task Embedding for Meta-Learning
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}