論文の概要: Few-shot Classification via Adaptive Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02465v2
• Date: Sat, 21 Nov 2020 15:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 07:09:58.161563
• Title: Few-shot Classification via Adaptive Attention
• Title（参考訳）: 適応的注意による少数ショット分類
• Authors: Zihang Jiang, Bingyi Kang, Kuangqi Zhou, Jiashi Feng
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.06105498633492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training a neural network model that can quickly adapt to a new task is highly desirable yet challenging for few-shot learning problems. Recent few-shot learning methods mostly concentrate on developing various meta-learning strategies from two aspects, namely optimizing an initial model or learning a distance metric. In this work, we propose a novel few-shot learning method via optimizing and fast adapting the query sample representation based on very few reference samples. To be specific, we devise a simple and efficient meta-reweighting strategy to adapt the sample representations and generate soft attention to refine the representation such that the relevant features from the query and support samples can be extracted for a better few-shot classification. Such an adaptive attention model is also able to explain what the classification model is looking for as the evidence for classification to some extent. As demonstrated experimentally, the proposed model achieves state-of-the-art classification results on various benchmark few-shot classification and fine-grained recognition datasets.
• Abstract（参考訳）: 新しいタスクに迅速に適応できるニューラルネットワークモデルのトレーニングは非常に望ましいが、最小限の学習問題では困難である。 最近では,初期モデル最適化や距離メトリクスの学習という2つの側面から,さまざまなメタ学習戦略の開発に重点が置かれている。 そこで本研究では,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,高速に適応する手法を提案する。 具体的には、サンプル表現に適応し、より簡単なメタリフレッシング戦略を考案し、より優れた数ショット分類のために、クエリとサポートサンプルから関連する特徴を抽出できるように、表現を洗練するためのソフトアテンションを生成する。 このような適応的注意モデルはまた、分類モデルの求めるものをある程度の分類の証拠として説明することができる。 実験で実証したように,提案モデルは,様々なベンチマーク・マイナショット分類と細粒度認識データセットにおいて,最先端の分類結果が得られる。

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