Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conservative Generator, Progressive Discriminator: Coordination of Adversaries in Few-shot Incremental Image Synthesis

論文の概要: Conservative Generator, Progressive Discriminator: Coordination of Adversaries in Few-shot Incremental Image Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14491v1
Date: Fri, 29 Jul 2022 06:00:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-01 12:56:44.568068
Title: Conservative Generator, Progressive Discriminator: Coordination of Adversaries in Few-shot Incremental Image Synthesis
Title（参考訳）: プログレッシブ・ディクリミネータ・保守型ジェネレータ:数ショットインクリメンタル画像合成におけるアドバイザのコーディネート
Authors: Chaerin Kong and Nojun Kwak
Abstract要約: 生成段階的な数ショット学習の課題について検討する。本稿では,GANの2プレーヤの性質を活用するConProという新しいフレームワークを提案する。本研究は,ConProの有効性を検証する実験である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.27851973031995
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The capacity to learn incrementally from an online stream of data is an envied trait of human learners, as deep neural networks typically suffer from catastrophic forgetting and stability-plasticity dilemma. Several works have previously explored incremental few-shot learning, a task with greater challenges due to data constraint, mostly in classification setting with mild success. In this work, we study the underrepresented task of generative incremental few-shot learning. To effectively handle the inherent challenges of incremental learning and few-shot learning, we propose a novel framework named ConPro that leverages the two-player nature of GANs. Specifically, we design a conservative generator that preserves past knowledge in parameter and compute efficient manner, and a progressive discriminator that learns to reason semantic distances between past and present task samples, minimizing overfitting with few data points and pursuing good forward transfer. We present experiments to validate the effectiveness of ConPro.
Abstract（参考訳）: オンラインデータストリームから漸進的に学習する能力は、深層ニューラルネットワークが破滅的な忘れ忘れと安定性の不安定性ジレンマに悩まされるという、人間の学習者の強い特徴である。これまでいくつかの研究が、データ制約によるより大きな課題を伴うインクリメンタルな数ショット学習について検討してきた。本研究では,生成的マイナショット学習の難解な課題について検討する。インクリメンタル学習とマイナショット学習という本質的な課題を効果的に扱うために,gansの2人のプレイヤーを生かしたconproという新しいフレームワークを提案する。具体的には,過去の知識をパラメータに保存し,効率的に計算する保守的生成器と,過去と現在のタスクサンプル間の意味的距離を推論し,少ないデータポイントでオーバーフィッティングを最小化し,良好なフォワード転送を追求するプログレッシブ判別器を設計する。本稿では,ConProの有効性を検証する実験を行う。

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