論文の概要: Uncertainty-based Network for Few-shot Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08157v1
- Date: Tue, 17 May 2022 07:49:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-18 21:48:31.677880
- Title: Uncertainty-based Network for Few-shot Image Classification
- Title（参考訳）: 不確実性に基づく少数撮影画像分類ネットワーク
- Authors: Minglei Yuan, Qian Xu, Chunhao Cai, Yin-Dong Zheng, Tao Wang, Tong Lu
- Abstract要約: 相互情報の助けを借りて分類結果の不確実性をモデル化する不確実性ベースネットワークを提案する。
不確実性に基づくネットワークは,最先端手法と比較して,分類精度に匹敵する性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.912365063048263
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The transductive inference is an effective technique in the few-shot learning
task, where query sets update prototypes to improve themselves. However, these
methods optimize the model by considering only the classification scores of the
query instances as confidence while ignoring the uncertainty of these
classification scores. In this paper, we propose a novel method called
Uncertainty-Based Network, which models the uncertainty of classification
results with the help of mutual information. Specifically, we first data
augment and classify the query instance and calculate the mutual information of
these classification scores. Then, mutual information is used as uncertainty to
assign weights to classification scores, and the iterative update strategy
based on classification scores and uncertainties assigns the optimal weights to
query instances in prototype optimization. Extensive results on four benchmarks
show that Uncertainty-Based Network achieves comparable performance in
classification accuracy compared to state-of-the-art method.
- Abstract（参考訳）: トランスダクティブ推論は、クエリセットがプロトタイプを更新して改善する、数ショットの学習タスクにおいて効果的なテクニックである。
しかし、これらの手法は、クエリインスタンスの分類スコアのみを信頼度として考慮しながら、これらの分類スコアの不確実性を無視してモデルを最適化する。
本稿では,相互情報を用いて分類結果の不確かさをモデル化する,不確実性に基づくネットワークという新しい手法を提案する。
具体的には,クエリインスタンスの拡張と分類を行い,これらの分類スコアの相互情報を計算する。
そして、分類スコアに重みを割り当てる不確実性として相互情報を使用し、プロトタイプ最適化において、分類スコアと不確実性に基づく反復更新戦略がクエリインスタンスに最適な重みを割り当てる。
4つのベンチマークの結果から,Uncertainty-Based Networkは最先端の手法と比較して,分類精度に匹敵する性能を示した。
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