論文の概要: ReFine: Re-randomization before Fine-tuning for Cross-domain Few-shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05282v1
• Date: Wed, 11 May 2022 05:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 19:35:41.085204
• Title: ReFine: Re-randomization before Fine-tuning for Cross-domain Few-shot Learning
• Title（参考訳）: refine: クロスドメインマイニングのための微調整前の再ランダム化
• Authors: Jaehoon Oh, Sungnyun Kim, Namgyu Ho, Jin-Hwa Kim, Hwanjun Song, Se-Young Yun
• Abstract要約: ソースドメインとターゲットドメインの極端に異なるターゲットサンプルがほとんどないクロスドメインの少数ショット学習は、大きな注目を集めている。 最近の研究は一般的に、人気のあるラベル付きソースドメインデータセット上でニューラルネットワークを事前訓練するトランスファーラーニングベースのアプローチを開発している。 本稿では、ターゲットデータに適応する前に、ソースドメインに適合するパラメータを再ランダム化する、シンプルで強力な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.81177649496765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-domain few-shot learning (CD-FSL), where there are few target samples under extreme differences between source and target domains, has recently attracted huge attention. For CD-FSL, recent studies generally have developed transfer learning based approaches that pre-train a neural network on popular labeled source domain datasets and then transfer it to target domain data. Although the labeled datasets may provide suitable initial parameters for the target data, the domain difference between the source and target might hinder the fine-tuning on the target domain. This paper proposes a simple yet powerful method that re-randomizes the parameters fitted on the source domain before adapting to the target data. The re-randomization resets source-specific parameters of the source pre-trained model and thus facilitates fine-tuning on the target domain, improving few-shot performance.
• Abstract（参考訳）: ソースドメインとターゲットドメインの極端に異なるターゲットサンプルがほとんどないクロスドメイン少ショットラーニング(CD-FSL)が最近注目されている。 CD-FSLでは、一般的に、一般的なラベル付きソースドメインデータセット上でニューラルネットワークを事前訓練し、ターゲットドメインデータに転送するトランスファーラーニングベースのアプローチが開発されている。 ラベル付きデータセットはターゲットデータに適切な初期パラメータを提供することができるが、ソースとターゲットのドメイン差はターゲットドメインの微調整を妨げる可能性がある。 本稿では,ターゲットデータに適応する前に,ソース領域に適合するパラメータを再分散する簡易かつ強力な手法を提案する。 再ランダム化は、ソース事前訓練されたモデルのソース固有のパラメータをリセットし、ターゲットドメインの微調整を容易にする。

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