論文の概要: Few-Shot Non-Parametric Learning with Deep Latent Variable Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11573v1
• Date: Thu, 23 Jun 2022 09:35:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-06-24 21:06:00.202248
• Title: Few-Shot Non-Parametric Learning with Deep Latent Variable Model
• Title（参考訳）: ディープ潜在変数モデルを用いた少数ショット非パラメトリック学習
• Authors: Zhiying Jiang, Yiqin Dai, Ji Xin, Ming Li, Jimmy Lin
• Abstract要約: 遅延変数を用いた圧縮による非パラメトリック学習(NPC-LV)を提案する。 NPC-LVは、ラベルなしデータが多いがラベル付きデータはほとんどないデータセットの学習フレームワークである。 我々は,NPC-LVが低データ構造における画像分類における3つのデータセットの教師あり手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.746273235463754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most real-world problems that machine learning algorithms are expected to solve face the situation with 1) unknown data distribution; 2) little domain-specific knowledge; and 3) datasets with limited annotation. We propose Non-Parametric learning by Compression with Latent Variables (NPC-LV), a learning framework for any dataset with abundant unlabeled data but very few labeled ones. By only training a generative model in an unsupervised way, the framework utilizes the data distribution to build a compressor. Using a compressor-based distance metric derived from Kolmogorov complexity, together with few labeled data, NPC-LV classifies without further training. We show that NPC-LV outperforms supervised methods on all three datasets on image classification in low data regime and even outperform semi-supervised learning methods on CIFAR-10. We demonstrate how and when negative evidence lowerbound (nELBO) can be used as an approximate compressed length for classification. By revealing the correlation between compression rate and classification accuracy, we illustrate that under NPC-LV, the improvement of generative models can enhance downstream classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムが解決するであろう現実世界のほとんどの問題は、状況に直面する。 1) 未知のデータ分布 2)ドメイン固有の知識は少ない。 3) 限定アノテーション付きデータセット。 ラベル付きデータが多いがラベル付きデータが少ないデータセットの学習フレームワークである潜在変数(npc-lv)を用いた圧縮による非パラメトリック学習を提案する。 生成モデルを教師なしの方法でトレーニングするだけで、フレームワークはデータ分散を利用して圧縮機を構築する。 コルモゴロフ複雑性から導かれる圧縮機による距離測定とラベル付きデータの少ないデータを用いて、NPC-LVはさらなる訓練をせずに分類する。 画像分類ではnpc-lvが3つのデータセットの教師あり学習法を上回り,cifar-10では半教師あり学習法を上回った。 負のエビデンスの下限値(nelbo)を分類の近似圧縮長として用いる方法と方法を示す。 圧縮速度と分類精度の相関関係を明らかにすることにより,npc-lvでは,生成モデルの改良により下流分類精度が向上することを示す。

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