論文の概要: Bayesian Few-Shot Classification with One-vs-Each P\'olya-Gamma Augmented Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10417v2
• Date: Thu, 21 Jan 2021 19:54:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 12:56:00.193681
• Title: Bayesian Few-Shot Classification with One-vs-Each P\'olya-Gamma Augmented Gaussian Processes
• Title（参考訳）: 1-vs-Each P\'olya-Gamma Augmented Gaussian Processsを用いたBayesian Few-Shot分類
• Authors: Jake Snell, Richard Zemel
• Abstract要約: FSC(Few-shot Classification)は、人間のような機械学習への道のりの重要なステップである。 P'olya-Gamma augmentation と one-vs-each softmax approximation の新たな組み合わせを提案する。 標準的な数ショット分類ベンチマークと数ショットドメイン転送タスクの両方において、精度の向上と不確かさの定量化を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot classification (FSC), the task of adapting a classifier to unseen classes given a small labeled dataset, is an important step on the path toward human-like machine learning. Bayesian methods are well-suited to tackling the fundamental issue of overfitting in the few-shot scenario because they allow practitioners to specify prior beliefs and update those beliefs in light of observed data. Contemporary approaches to Bayesian few-shot classification maintain a posterior distribution over model parameters, which is slow and requires storage that scales with model size. Instead, we propose a Gaussian process classifier based on a novel combination of P\'olya-Gamma augmentation and the one-vs-each softmax approximation that allows us to efficiently marginalize over functions rather than model parameters. We demonstrate improved accuracy and uncertainty quantification on both standard few-shot classification benchmarks and few-shot domain transfer tasks.
• Abstract（参考訳）: FSC(Few-shot Classification)は、小さなラベル付きデータセットが与えられたクラスに分類器を適応させるタスクであり、人間のような機械学習への道のりの重要なステップである。 ベイズ法(ベイズほう、英: bayesian method)は、経験者が事前の信念を明示し、観測されたデータに照らしてそれらの信念を更新することを可能にするため、少数のシナリオでオーバーフィットする根本的な問題に取り組むのに適した方法である。 ベイズ小ショット分類に対する現代のアプローチでは、モデルパラメータの後方分布は遅く、モデルサイズでスケールするストレージを必要とする。 そこで本研究では,p\'olya-gamma拡張と1-vs- each softmax近似を組み合わせたガウス過程分類法を提案する。 標準的な数ショット分類ベンチマークと数ショットドメイン転送タスクの両方において、精度の向上と不確実性を実証した。

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