論文の概要: Constrained Few-Shot Learning: Human-Like Low Sample Complexity Learning and Non-Episodic Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08089v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 08:22:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 19:21:12.608704
• Title: Constrained Few-Shot Learning: Human-Like Low Sample Complexity Learning and Non-Episodic Text Classification
• Title（参考訳）: 制約付きFew-Shot学習:人間に似た低サンプル複雑度学習と非エポゾディックテキスト分類
• Authors: Jaron Mar and Jiamou Liu
• Abstract要約: ほとんどショット学習は、サンプルの複雑さの低い推論を学ぼうとする学習の創発的なパラダイムである。 認知理論に着想を得た新たなカテゴリー的コントラスト損失を用いたCFSL法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.35732215154172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot learning (FSL) is an emergent paradigm of learning that attempts to learn to reason with low sample complexity to mimic the way humans learn, generalise and extrapolate from only a few seen examples. While FSL attempts to mimic these human characteristics, fundamentally, the task of FSL as conventionally formulated using meta-learning with episodic-based training does not in actuality align with how humans acquire and reason with knowledge. FSL with episodic training, while only requires $K$ instances of each test class, still requires a large number of labelled training instances from disjoint classes. In this paper, we introduce the novel task of constrained few-shot learning (CFSL), a special case of FSL where $M$, the number of instances of each training class is constrained such that $M \leq K$ thus applying a similar restriction during FSL training and test. We propose a method for CFSL leveraging Cat2Vec using a novel categorical contrastive loss inspired by cognitive theories such as fuzzy trace theory and prototype theory.
• Abstract（参考訳）: FSL(Few-shot Learning)は、人間の学習の仕方、一般化、外挿を模倣するために、サンプルの複雑さの低い推論を学習しようとする、創発的な学習パラダイムである。 FSLは、これらの人間の特徴を模倣しようとするが、基本的には、FSLのタスクは、メタラーニングとエピソードベースのトレーニングで定式化されている。 エピソードトレーニングを備えたFSLは、各テストクラスのK$インスタンスのみを必要とするが、相反するクラスから多数のラベル付きトレーニングインスタンスを必要とする。 本稿では,FSLの特別事例である制約付き小ショット学習(CFSL)の新たな課題について紹介する。例えば,$M$,各トレーニングクラスのインスタンス数が制約され,$M \leq K$ が FSL トレーニングおよびテスト中に同様の制約を適用している。 ファジィトレース理論やプロトタイプ理論などの認知理論に触発された新しいカテゴリー的コントラスト損失を用いて, cat2vecを活用するcfsl法を提案する。

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