論文の概要: Pareto Self-Supervised Training for Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07841v2
• Date: Mon, 19 Apr 2021 02:55:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:52:03.207824
• Title: Pareto Self-Supervised Training for Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: ファウショット学習のためのPareto Self-Supervised Training
• Authors: Zhengyu Chen, Jixie Ge, Heshen Zhan, Siteng Huang, Donglin Wang
• Abstract要約: 少数の補助学習は最近少数の分類されたデータを扱うために多くの注意を引き付けました。 タスクのバランスとタスクの衝突を減らすために適切な重みを選択することは難しい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6715399725748155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While few-shot learning (FSL) aims for rapid generalization to new concepts with little supervision, self-supervised learning (SSL) constructs supervisory signals directly computed from unlabeled data. Exploiting the complementarity of these two manners, few-shot auxiliary learning has recently drawn much attention to deal with few labeled data. Previous works benefit from sharing inductive bias between the main task (FSL) and auxiliary tasks (SSL), where the shared parameters of tasks are optimized by minimizing a linear combination of task losses. However, it is challenging to select a proper weight to balance tasks and reduce task conflict. To handle the problem as a whole, we propose a novel approach named as Pareto self-supervised training (PSST) for FSL. PSST explicitly decomposes the few-shot auxiliary problem into multiple constrained multi-objective subproblems with different trade-off preferences, and here a preference region in which the main task achieves the best performance is identified. Then, an effective preferred Pareto exploration is proposed to find a set of optimal solutions in such a preference region. Extensive experiments on several public benchmark datasets validate the effectiveness of our approach by achieving state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 少数ショット学習(FSL)は、監督の少ない新しい概念への迅速な一般化を目的としているが、自己監督学習(SSL)は、ラベルなしデータから直接計算される監視信号を構成する。 この2つの方法の相補性を駆使して、最近、少数のラベル付きデータを扱うために、少数の補助学習が注目されている。 従来の作業は、メインタスク(FSL)と補助タスク(SSL)間で帰納バイアスを共有することの恩恵を受けており、タスクの損失の線形結合を最小限にすることでタスクの共有パラメータを最適化する。 しかし、タスクのバランスとタスクの衝突を減らすために適切な重みを選択することは困難である。 そこで本研究では,FSLのためのPSST(Pareto Self-supervised Training)という新しい手法を提案する。 psstは、マイショット補助問題を、トレードオフ選択の異なる複数の制約付き多目的部分問題に明示的に分解し、ここで、メインタスクが最高の性能を達成する選好領域を特定する。 次に,このような選好領域において最適な解の組を求めるために,有効なpareto探索を提案する。 いくつかの公開ベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、最先端のパフォーマンスを達成することによって、我々のアプローチの有効性を検証する。

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