論文の概要: Few-shot learning via tensor hallucination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09467v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 17:30:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:45:33.446090
• Title: Few-shot learning via tensor hallucination
• Title（参考訳）: テンソル幻覚による少数ショット学習
• Authors: Michalis Lazarou, Yannis Avrithis, Tania Stathaki
• Abstract要約: 限定されたラベルデータのみを与えられた例を分類するという課題に対処する。 単純な損失関数を使うことは、少数ショット設定でフィーチャージェネレータをトレーニングするのに十分であることを示す。 提案手法は,より洗練されたデータ拡張手法を上回って,新たな技術状態を設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.381648488344222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot classification addresses the challenge of classifying examples given only limited labeled data. A powerful approach is to go beyond data augmentation, towards data synthesis. However, most of data augmentation/synthesis methods for few-shot classification are overly complex and sophisticated, e.g. training a wGAN with multiple regularizers or training a network to transfer latent diversities from known to novel classes. We make two contributions, namely we show that: (1) using a simple loss function is more than enough for training a feature generator in the few-shot setting; and (2) learning to generate tensor features instead of vector features is superior. Extensive experiments on miniImagenet, CUB and CIFAR-FS datasets show that our method sets a new state of the art, outperforming more sophisticated few-shot data augmentation methods.
• Abstract（参考訳）: 限定されたラベルデータのみを与えられた例を分類するという課題に対処する。 強力なアプローチは、データ拡張を超えて、データ合成に向かうことだ。 しかし、少ないショット分類のためのデータ拡張/合成手法のほとんどは複雑で洗練されたものである。 複数の正規化子でwGANをトレーニングするか、ネットワークをトレーニングして、潜伏する多様性を既知のクラスから新しいクラスに転送する。 すなわち,(1) 単純な損失関数を用いることで,数ショット設定で特徴生成器を訓練するのに十分である,(2) ベクトル特徴の代わりにテンソル特徴を生成する学習が優れている,という2つのコントリビューションを提示する。 miniimagenet、cub、cifar-fsデータセットに関する広範囲な実験により、この手法が最先端のデータ拡張手法よりも優れていることを示す。

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