論文の概要: Trainable Class Prototypes for Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10846v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 04:19:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 02:02:35.904176
• Title: Trainable Class Prototypes for Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: ファウショット学習のための訓練可能なクラスプロトタイプ
• Authors: Jianyi Li and Guizhong Liu
• Abstract要約: 本稿では,メタトレーニングとタスクトレーニングの枠組みにおいて,距離測定のためのトレーニング可能なプロトタイプを提案する。 また, エピソードなメタトレーニングがもたらした欠点を避けるために, 自己教師型学習に基づく非エピソードなメタトレーニングを採用する。 本手法は,標準的な数ショットの視覚的分類データセット上で,多数の確立された数ショットタスクにおいて,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.481942307939029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metric learning is a widely used method for few shot learning in which the quality of prototypes plays a key role in the algorithm. In this paper we propose the trainable prototypes for distance measure instead of the artificial ones within the meta-training and task-training framework. Also to avoid the disadvantages that the episodic meta-training brought, we adopt non-episodic meta-training based on self-supervised learning. Overall we solve the few-shot tasks in two phases: meta-training a transferable feature extractor via self-supervised learning and training the prototypes for metric classification. In addition, the simple attention mechanism is used in both meta-training and task-training. Our method achieves state-of-the-art performance in a variety of established few-shot tasks on the standard few-shot visual classification dataset, with about 20% increase compared to the available unsupervised few-shot learning methods.
• Abstract（参考訳）: メトリック学習は、プロトタイプの品質がアルゴリズムにおいて重要な役割を果たす数少ないショット学習に広く使われている方法である。 本稿では,メタトレーニングとタスクトレーニングの枠組みにおいて,距離測定のためのトレーニング可能なプロトタイプを提案する。 また、エピソジックメタトレーニングがもたらした欠点を避けるために、自己教師付き学習に基づく非エピソジックメタトレーニングを採用する。 全体として,移動可能な特徴抽出器を自己教師付き学習によりメタトレーニングし,計量分類のための試作機を訓練する。 さらに、メタトレーニングとタスクトレーニングの両方で単純な注意機構が使用される。 本手法は,標準的な数ショットの視覚的分類データセット上で確立された多種多様な数ショットタスクにおける最先端の性能を,教師なし数ショット学習法と比較して約20%向上する。

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