論文の概要: Self-Adaptive Label Augmentation for Semi-supervised Few-shot Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08150v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 13:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 15:57:15.080198
• Title: Self-Adaptive Label Augmentation for Semi-supervised Few-shot Classification
• Title（参考訳）: 半教師付きFew-shot分類のための自己適応ラベル拡張
• Authors: Xueliang Wang, Jianyu Cai, Shuiwang Ji, Houqiang Li, Feng Wu, Jie Wang
• Abstract要約: Few-shotの分類は、ラベル付きサンプルがわずかにあれば、新しいタスクをうまく一般化できるモデルを学ぶことを目的としている。 そこで本研究では,手動で定義した指標を用いて,ラベルのない各サンプルに適切なラベルを割り当てる半教師付き小ショット分類手法を提案する。 SALAの目新しいところは、タスク適応計量であり、エンドツーエンドの方法で異なるタスクに対するメトリックを適応的に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 121.63992191386502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot classification aims to learn a model that can generalize well to new tasks when only a few labeled samples are available. To make use of unlabeled data that are more abundantly available in real applications, Ren et al. \shortcite{ren2018meta} propose a semi-supervised few-shot classification method that assigns an appropriate label to each unlabeled sample by a manually defined metric. However, the manually defined metric fails to capture the intrinsic property in data. In this paper, we propose a \textbf{S}elf-\textbf{A}daptive \textbf{L}abel \textbf{A}ugmentation approach, called \textbf{SALA}, for semi-supervised few-shot classification. A major novelty of SALA is the task-adaptive metric, which can learn the metric adaptively for different tasks in an end-to-end fashion. Another appealing feature of SALA is a progressive neighbor selection strategy, which selects unlabeled data with high confidence progressively through the training phase. Experiments demonstrate that SALA outperforms several state-of-the-art methods for semi-supervised few-shot classification on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 少数のラベル付きサンプルしか手に入らない場合、新しいタスクにうまく一般化できるモデルを学ぶことを目的としている。 Ren氏らは、実際のアプリケーションでより多く利用できるラベルのないデータを活用する。 \shortcite{ren2018meta} は、手動で定義されたメートル法によってラベルのない各サンプルに適切なラベルを割り当てる半教師付き少数ショット分類法を提案する。 しかし、手動で定義されたメトリックは、データの本質的な特性を捉えることに失敗します。 本稿では,半教師付き小ショット分類のために,textbf{S}elf-\textbf{A}daptive \textbf{L}abel \textbf{A}ugmentation approach を提案する。 SALAの目新しいところは、タスク適応計量であり、エンドツーエンドの方法で異なるタスクに対するメトリックを適応的に学習することができる。 SALAのもうひとつの魅力は、トレーニングフェーズを通じて、高い信頼度でラベル付きデータを段階的に選択する、プログレッシブな隣人選択戦略である。 実験により、SALAはベンチマークデータセット上で半教師付き小ショット分類のための最先端のいくつかの手法より優れていることが示された。

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