論文の概要: Few-Shot One-Class Classification via Meta-Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04146v2
- Date: Thu, 11 Feb 2021 18:52:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 10:10:34.749602
- Title: Few-Shot One-Class Classification via Meta-Learning
- Title(参考訳): メタラーニングによるマイトショットワンクラス分類
- Authors: Ahmed Frikha, Denis Krompa{\ss}, Hans-Georg K\"opken and Volker Tresp
- Abstract要約: 本研究は,クラスバランステストデータセットにおける複数ショット学習と1クラス分類(OCC)の交点について検討する。
これは、1クラスのミニバッチで明示的にステップを最適化することで、クラスバランスのテストデータのパフォーマンスが向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.548520862073023
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although few-shot learning and one-class classification (OCC), i.e., learning
a binary classifier with data from only one class, have been separately well
studied, their intersection remains rather unexplored. Our work addresses the
few-shot OCC problem and presents a method to modify the episodic data sampling
strategy of the model-agnostic meta-learning (MAML) algorithm to learn a model
initialization particularly suited for learning few-shot OCC tasks. This is
done by explicitly optimizing for an initialization which only requires few
gradient steps with one-class minibatches to yield a performance increase on
class-balanced test data. We provide a theoretical analysis that explains why
our approach works in the few-shot OCC scenario, while other meta-learning
algorithms fail, including the unmodified MAML. Our experiments on eight
datasets from the image and time-series domains show that our method leads to
better results than classical OCC and few-shot classification approaches, and
demonstrate the ability to learn unseen tasks from only few normal class
samples. Moreover, we successfully train anomaly detectors for a real-world
application on sensor readings recorded during industrial manufacturing of
workpieces with a CNC milling machine, by using few normal examples. Finally,
we empirically demonstrate that the proposed data sampling technique increases
the performance of more recent meta-learning algorithms in few-shot OCC and
yields state-of-the-art results in this problem setting.
- Abstract(参考訳): 少数ショット学習と一クラス分類(OCC)、すなわち1つのクラスからのデータでバイナリ分類器を学ぶことは、別々に研究されているが、それらの交点はいまだに未解明のままである。
本研究は,数発のOCC問題に対処し,モデル非依存メタラーニング(MAML)アルゴリズムのエピソードデータサンプリング戦略を改良し,特に数発OCCタスクの学習に適したモデル初期化を学習する手法を提案する。
これは、クラスバランスのテストデータのパフォーマンスを向上するために、1クラスのミニバッチでグラデーションステップをほとんど必要としない初期化を明示的に最適化することで実現される。
我々は、我々のアプローチが数ショットのOCCシナリオで機能する理由を説明する理論分析を提供する一方で、修正されていないMAMLを含む他のメタ学習アルゴリズムは失敗する。
画像領域と時系列領域から得られた8つのデータセットを用いた実験により,従来のoccやマイナショット分類手法よりも優れた結果が得られ,ごく少数の正規クラスサンプルから未知のタスクを学習できることを示した。
さらに,CNCミリングマシンによる加工品製造中に記録されたセンサ読み取りを実世界の応用に応用するための異常検知器の訓練に成功し,通常の例は少ない。
最後に,提案手法により,最近のOCCにおけるメタ学習アルゴリズムの性能が向上し,この問題設定における最先端結果が得られることを示す。
関連論文リスト
- Model-Agnostic Multitask Fine-tuning for Few-shot Vision-Language
Transfer Learning [59.38343286807997]
未知タスクの視覚言語モデルのためのモデル非依存型マルチタスクファインチューニング(MAMF)を提案する。
モデルに依存しないメタラーニング(MAML)と比較して、MAMFは二段階最適化を捨て、一階勾配のみを使用する。
MAMFは5つのベンチマークデータセット上で、数ショットの転送学習において古典的な微調整法よりも一貫して優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-09T17:26:53Z) - Beyond Simple Meta-Learning: Multi-Purpose Models for Multi-Domain,
Active and Continual Few-Shot Learning [41.07029317930986]
低ラベル方式で動作するモデルの分散感応クラスを提案する。
最初の手法であるSimple CNAPSは階層的に正規化されたマハラノビス距離に基づく分類器を用いる。
我々はさらに、このアプローチをトランスダクティブ学習環境に拡張し、トランスダクティブCNAPSを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T18:59:02Z) - Memory-Based Optimization Methods for Model-Agnostic Meta-Learning and
Personalized Federated Learning [56.17603785248675]
モデルに依存しないメタラーニング (MAML) が人気のある研究分野となっている。
既存のMAMLアルゴリズムは、イテレーション毎にメタモデルを更新するためにいくつかのタスクとデータポイントをサンプリングすることで、エピソードのアイデアに依存している。
本稿では,MAMLのメモリベースアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T08:47:58Z) - Meta-learning One-class Classifiers with Eigenvalue Solvers for
Supervised Anomaly Detection [55.888835686183995]
教師付き異常検出のためのニューラルネットワークに基づくメタラーニング手法を提案する。
提案手法は,既存の異常検出法や少数ショット学習法よりも優れた性能を実現することを実験的に実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T01:43:04Z) - Few-shot Action Recognition with Prototype-centered Attentive Learning [88.10852114988829]
2つの新しい構成要素からなるプロトタイプ中心型注意学習(pal)モデル。
まず,従来のクエリ中心学習目標を補完するために,プロトタイプ中心のコントラスト学習損失を導入する。
第二に、PALは注意深いハイブリッド学習機構を統合しており、アウトレーヤの負の影響を最小限に抑えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-20T11:48:12Z) - A Primal-Dual Subgradient Approachfor Fair Meta Learning [23.65344558042896]
ショットのメタ学習は、その高速適応能力と、未知のタスクへの精度の一般化で有名である。
そこで本研究では,ごく少数の例を用いて,公正な機械学習モデルのトレーニングを学習するPrimal-Dual Meta-learningフレームワーク,すなわちPDFMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-26T19:47:38Z) - Few-shot Classification via Adaptive Attention [93.06105498633492]
ごく少数の参照サンプルに基づいて,クエリサンプル表現を最適化し,高速に適応する新しい数ショット学習手法を提案する。
実験で実証したように,提案モデルでは,様々なベンチマーク数ショット分類と微粒化認識データセットを用いて,最先端の分類結果を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-06T05:52:59Z) - Self-Supervised Prototypical Transfer Learning for Few-Shot
Classification [11.96734018295146]
自己教師ありトランスファー学習アプローチ ProtoTransferは、数ショットタスクにおいて、最先端の教師なしメタラーニング手法より優れている。
ドメインシフトを用いた数ショットの実験では、我々のアプローチは教師付きメソッドに匹敵する性能を持つが、ラベルの桁数は桁違いである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T19:00:11Z) - One-Shot Object Detection without Fine-Tuning [62.39210447209698]
本稿では,第1ステージのMatching-FCOSネットワークと第2ステージのStructure-Aware Relation Moduleからなる2段階モデルを提案する。
また,検出性能を効果的に向上する新たなトレーニング戦略を提案する。
提案手法は,複数のデータセット上で一貫した最先端のワンショット性能を上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T01:59:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。