論文の概要: Meta-Learning for One-Class Classification with Few Examples using
Order-Equivariant Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04459v3
- Date: Fri, 21 May 2021 20:05:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 12:57:02.195134
- Title: Meta-Learning for One-Class Classification with Few Examples using
Order-Equivariant Network
- Title(参考訳): 順序同値ネットワークを用いた一級分類のメタラーニング
- Authors: Ademola Oladosu, Tony Xu, Philip Ekfeldt, Brian A. Kelly, Miles
Cranmer, Shirley Ho, Adrian M. Price-Whelan, Gabriella Contardo
- Abstract要約: 本稿では,テスト時に数発のワンクラス分類(OCC)を行うフレームワークを提案する。
我々は,各タスクに対して,少数の肯定的な例しか持たない,一級分類の客観的タスクの集合があるとみなす。
そこで我々は'meta'二項分類器を学習するために,オーダー等価ネットワークを用いたアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.08890978642722
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a meta-learning framework for few-shots One-Class
Classification (OCC) at test-time, a setting where labeled examples are only
available for the positive class, and no supervision is given for the negative
example. We consider that we have a set of `one-class classification'
objective-tasks with only a small set of positive examples available for each
task, and a set of training tasks with full supervision (i.e. highly imbalanced
classification). We propose an approach using order-equivariant networks to
learn a 'meta' binary-classifier. The model will take as input an example to
classify from a given task, as well as the corresponding supervised set of
positive examples for this OCC task. Thus, the output of the model will be
'conditioned' on the available positive example of a given task, allowing to
predict on new tasks and new examples without labeled negative examples. In
this paper, we are motivated by an astronomy application. Our goal is to
identify if stars belong to a specific stellar group (the 'one-class' for a
given task), called \textit{stellar streams}, where each stellar stream is a
different OCC-task. We show that our method transfers well on unseen (test)
synthetic streams, and outperforms the baselines even though it is not
retrained and accesses a much smaller part of the data per task to predict
(only positive supervision). We see however that it doesn't transfer as well on
the real stream GD-1. This could come from intrinsic differences from the
synthetic and real stream, highlighting the need for consistency in the
'nature' of the task for this method. However, light fine-tuning improve
performances and outperform our baselines. Our experiments show encouraging
results to further explore meta-learning methods for OCC tasks.
- Abstract(参考訳): 本稿では,テスト時の一級分類 (one-class classification, occ) のためのメタ学習フレームワークを提案する。
本研究は,各タスクに対して,肯定的な事例の少ない「一級分類」目標タスクのセットと,完全な監督を伴うトレーニングタスクのセット(すなわち,高度に不均衡な分類)があると考えている。
本稿では,順序同値ネットワークを用いた「メタ」バイナリ分類器の学習手法を提案する。
モデルは、与えられたタスクから分類するサンプルとして、および、このOCCタスクの正の例に対応する教師付きセットとして取り込まれる。
したがって、モデルの出力は与えられたタスクの可能な正の例で'条件'され、負の例をラベル付けせずに新しいタスクや新しい例を予測することができる。
本稿では天文学の応用に動機づけられている。
我々のゴールは、特定の恒星群に属する星(与えられたタスクの「一級」)であるかどうかを識別することであり、それぞれの恒星の流れは異なるOCC-タスクである。
提案手法は,未確認(テスト)合成ストリーム上では良好に転送され,再トレーニングされていない場合でもベースラインよりも優れ,タスク毎のデータよりもはるかに小さな部分にアクセスして予測する(正の監督のみ)。
しかし、実際のストリームgd-1では転送されないことがわかります。
これは、合成ストリームと実ストリームとの本質的な違いによるものでもあり、この方法のタスクの'nature'における一貫性の必要性を強調している。
しかし、光の微調整により性能が向上し、ベースラインを上回ります。
実験の結果,OCCタスクのメタラーニング手法のさらなる検討が示唆された。
関連論文リスト
- Rethinking Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification: A Good Instance Classifier is All You Need [18.832471712088353]
MIL設定下では,インスタンスレベルの弱教師付きコントラスト学習アルゴリズムを初めて提案する。
また,プロトタイプ学習による正確な擬似ラベル生成手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-05T12:44:52Z) - A Multi-Head Model for Continual Learning via Out-of-Distribution Replay [16.189891444511755]
連続学習(CL)における破滅的忘れ(CF)に対する多くのアプローチが提案されている。
本稿では,MOREと呼ばれるトランスフォーマーネットワークを用いて,タスク毎に個別の分類器(頭部)を構築する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-20T19:17:12Z) - Task-Adaptive Few-shot Node Classification [49.79924004684395]
数ショットの学習環境下でのタスク適応型ノード分類フレームワークを提案する。
具体的には,ラベル付きノードが豊富なクラスにメタ知識を蓄積する。
次に、提案したタスク適応モジュールを介して、ラベル付きノードが限定されたクラスにそのような知識を転送する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T20:48:27Z) - Visual Transformer for Task-aware Active Learning [49.903358393660724]
プールベースのアクティブラーニングのための新しいパイプラインを提案する。
提案手法は,学習中に使用可能なアンラベリング例を利用して,ラベル付き例との相関関係を推定する。
ビジュアルトランスフォーマーは、ラベル付き例と非ラベル付き例の間の非ローカルビジュアル概念依存性をモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T17:13:59Z) - Cross-Domain Few-Shot Classification via Adversarial Task Augmentation [16.112554109446204]
少数のショット分類は、各クラスのラベル付きサンプルがほとんどなく、見えないクラスを認識することを目的とする。
数ショット分類のためのメタラーニングモデルの多くは、そのようなタスクを解決するために様々なタスク共有帰納バイアス(メタ知識)を精巧に設計する。
本研究は,タスク強化による帰納バイアスの堅牢性向上を目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T14:51:53Z) - Conditional Meta-Learning of Linear Representations [57.90025697492041]
表現学習のための標準メタラーニングは、複数のタスク間で共有される共通の表現を見つけることを目的とする。
本研究では,タスクの側情報を手作業に適した表現にマッピングし,条件付け関数を推定することで,この問題を克服する。
この利点を実用的に活用できるメタアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-30T12:02:14Z) - Adaptive Task Sampling for Meta-Learning [79.61146834134459]
数ショットの分類のためのメタラーニングの鍵となるアイデアは、テスト時に直面した数ショットの状況を模倣することである。
一般化性能を向上させるための適応型タスクサンプリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-17T03:15:53Z) - UniT: Unified Knowledge Transfer for Any-shot Object Detection and
Segmentation [52.487469544343305]
オブジェクト検出とセグメンテーションの方法は、トレーニングのための大規模インスタンスレベルのアノテーションに依存します。
本稿では,直感的かつ統一的な半教師付きモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T22:45:47Z) - Learning What Makes a Difference from Counterfactual Examples and
Gradient Supervision [57.14468881854616]
ニューラルネットワークの一般化能力を改善するための補助的学習目標を提案する。
我々は、異なるラベルを持つ最小差の例のペア、すなわち反ファクトまたはコントラストの例を使用し、タスクの根底にある因果構造を示す信号を与える。
このテクニックで訓練されたモデルは、配布外テストセットのパフォーマンスを向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T02:47:49Z) - Task-Adaptive Clustering for Semi-Supervised Few-Shot Classification [23.913195015484696]
未確認のタスクを、少量の新しいトレーニングデータだけで処理することを目的としている。
しかし、数ショットの学習者が準備(メタトレーニング)する際には、大量のラベル付きデータが必要である。
そこで本研究では,トレーニングデータの大部分がラベル付けされていない半教師付き環境下で動作可能な,数発の学習者を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T13:50:19Z)
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。