論文の概要: MCGNet: Partial Multi-view Few-shot Learning via Meta-alignment and Context Gated-aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02046v1
• Date: Wed, 5 May 2021 13:34:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 12:54:34.292155
• Title: MCGNet: Partial Multi-view Few-shot Learning via Meta-alignment and Context Gated-aggregation
• Title（参考訳）: mcgnet:メタアライメントとコンテキストゲート集約による部分的多視点少数ショット学習
• Authors: Yuan Zhou, Yanrong Guo, Shijie Hao, Richang Hong, Meng Wang
• Abstract要約: 我々はtextbfpartial multi-view few-shot learningという新しい課題を提案する。 この課題は、未完成のマルチビュー事前知識を前提として、少数ショット学習問題を解決することを目的としている。 メタアライメントとコンテキストゲート・アグリゲーションを部分的多視点GNNと組み合わせることで,本手法は最先端の性能を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.270271836408625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new challenging task named as \textbf{partial multi-view few-shot learning}, which unifies two tasks, i.e. few-shot learning and partial multi-view learning, together. Different from the traditional few-shot learning, this task aims to solve the few-shot learning problem given the incomplete multi-view prior knowledge, which conforms more with the real-world applications. However, this brings about two difficulties within this task. First, the gaps among different views can be large and hard to reduce, especially with sample scarcity. Second, due to the incomplete view information, few-shot learning becomes more challenging than the traditional one. To deal with the above issues, we propose a new \textbf{Meta-alignment and Context Gated-aggregation Network} by equipping meta-alignment and context gated-aggregation with partial multi-view GNNs. Specifically, the meta-alignment effectively maps the features from different views into a more compact latent space, thereby reducing the view gaps. Moreover, the context gated-aggregation alleviates the view-missing influence by leveraging the cross-view context. Extensive experiments are conducted on the PIE and ORL dataset for evaluating our proposed method. By comparing with other few-shot learning methods, our method obtains the state-of-the-art performance especially with heavily-missing views.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つのタスク,すなわち2つのタスクを統一する「textbf{partial multi-view few-shot learning」という課題を提案する。 少数ショット学習と部分的多視点学習。 従来の数点学習とは違って,この課題は,現実のアプリケーションに適合する不完全な多視点事前知識を考えると,数点学習問題を解決することを目的としている。 しかし、この作業には2つの困難が伴う。 第一に、異なるビュー間のギャップは、特にサンプルの不足により、大きくて小さくなります。 第二に、不完全なビュー情報のため、ショット学習は従来のものよりも困難になる。 上記の問題に対処するため,メタアライメントとコンテキストゲートアグリゲーションを部分的マルチビューGNNに組み込むことにより,新しい「textbf{Meta-alignment and Context Gated-aggregation Network」を提案する。 具体的には、メタアレーメントは異なるビューの機能をよりコンパクトな潜在空間に効果的にマッピングし、ビューギャップを減少させる。 さらに、コンテクストのゲート・アグリゲーションは、クロスビューのコンテキストを活用することで、ビュー・アグリゲーションの影響を軽減する。 提案手法を評価するため,pieおよびorlデータセット上で広範な実験を行った。 提案手法は,他の数発の学習手法と比較することにより,特に難解な視点で最先端のパフォーマンスを得る。

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