論文の概要: A Study on Representation Transfer for Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02073v1
• Date: Mon, 5 Sep 2022 17:56:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 13:03:47.527028
• Title: A Study on Representation Transfer for Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: ファウショット学習のための表現伝達に関する研究
• Authors: Chun-Nam Yu, Yi Xie
• Abstract要約: ほとんどショットの分類は、いくつかのラベル付き例を使って、新しいオブジェクトカテゴリを適切に分類することを目的としていない。 本研究では, 様々な特徴表現の体系的研究を行い, 数発の分類を行う。 より複雑なタスクからの学習は、数ショットの分類においてより良い表現を与える傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.717951523323085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot classification aims to learn to classify new object categories well using only a few labeled examples. Transferring feature representations from other models is a popular approach for solving few-shot classification problems. In this work we perform a systematic study of various feature representations for few-shot classification, including representations learned from MAML, supervised classification, and several common self-supervised tasks. We find that learning from more complex tasks tend to give better representations for few-shot classification, and thus we propose the use of representations learned from multiple tasks for few-shot classification. Coupled with new tricks on feature selection and voting to handle the issue of small sample size, our direct transfer learning method offers performance comparable to state-of-art on several benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: いくつかのラベル付き例を使って、新しいオブジェクトカテゴリを適切に分類することを目的としている。 他のモデルから特徴表現を転送することは、数少ない分類問題を解決するための一般的なアプローチである。 本研究は,MAMLから学習した表現,教師付き分類,いくつかの共通自己教師型タスクを含む,数発の分類のための様々な特徴表現の体系的研究を行う。 より複雑なタスクからの学習は、数ショットの分類においてより良い表現を与える傾向にあり、複数のタスクから学習した表現を用いて数ショットの分類を行う。 小さなサンプルサイズの問題に対処する機能選択と投票の新たなトリックと組み合わせて、我々のダイレクトトランスファー学習手法は、いくつかのベンチマークデータセットの最先端に匹敵するパフォーマンスを提供する。

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