論文の概要: Dynamic Memory Induction Networks for Few-Shot Text Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05727v1
- Date: Tue, 12 May 2020 12:41:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 18:14:49.270918
- Title: Dynamic Memory Induction Networks for Few-Shot Text Classification
- Title（参考訳）: 少ないテキスト分類のための動的メモリ誘導ネットワーク
- Authors: Ruiying Geng, Binhua Li, Yongbin Li, Jian Sun, Xiaodan Zhu
- Abstract要約: 本稿では,テキスト分類のための動的メモリ誘導ネットワーク(DMIN)を提案する。
提案したモデルでは, miniRCV1 と ODIC データセット上での新たな最先端結果を実現し,最高の性能(精度)を24%向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.88381813651971
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes Dynamic Memory Induction Networks (DMIN) for few-shot
text classification. The model utilizes dynamic routing to provide more
flexibility to memory-based few-shot learning in order to better adapt the
support sets, which is a critical capacity of few-shot classification models.
Based on that, we further develop induction models with query information,
aiming to enhance the generalization ability of meta-learning. The proposed
model achieves new state-of-the-art results on the miniRCV1 and ODIC dataset,
improving the best performance (accuracy) by 2~4%. Detailed analysis is further
performed to show the effectiveness of each component.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト分類のための動的メモリ誘導ネットワーク(DMIN)を提案する。
このモデルは動的ルーティングを使用して、メモリベースの少数ショット学習に柔軟性を提供し、少数ショット分類モデルのクリティカルキャパシティであるサポートセットをより適合させる。
そこで我々は,メタ学習の一般化能力の向上を目的とした,クエリ情報付き帰納モデルをさらに発展させる。
提案したモデルでは, miniRCV1 と ODIC のデータセット上で新たな最先端結果を実現し,性能(精度)を 2～4% 向上させる。
さらに、各コンポーネントの有効性を示すために詳細な分析を行う。
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