Fugu-MT 論文翻訳(概要): Expanding continual few-shot learning benchmarks to include recognition of specific instances

論文の概要: Expanding continual few-shot learning benchmarks to include recognition of specific instances

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07863v3
Date: Mon, 6 Nov 2023 04:41:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-08 01:42:41.662606
Title: Expanding continual few-shot learning benchmarks to include recognition of specific instances
Title（参考訳）: 特定のインスタンスの認識を含む継続的少数ショット学習ベンチマークの拡張
Authors: Gideon Kowadlo, Abdelrahman Ahmed, Amir Mayan, David Rawlinson
Abstract要約: 継続的な学習と数発の学習は、より広範な機械学習(ML)機能に向けて進む上で重要なフロンティアである。 1つの例外は、Antoniou et al. arXiv:2004.11967の連続的な数発学習フレームワークである。 CFSLを標準連続学習実験に匹敵するように修正する。第二に、クラスの特定のインスタンスの認識を必要とする「インスタンステスト」を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Continual learning and few-shot learning are important frontiers in progress towards broader Machine Learning (ML) capabilities. There is a growing body of work in both, but few works combining the two. One exception is the Continual few-shot Learning (CFSL) framework of Antoniou et al. arXiv:2004.11967. In this study, we extend CFSL in two ways that capture a broader range of challenges, important for intelligent agent behaviour in real-world conditions. First, we modify CFSL to make it more comparable to standard continual learning experiments, where usually a much larger number of classes are presented. Second, we introduce an 'instance test' which requires recognition of specific instances of classes -- a capability of animal cognition that is usually neglected in ML. For an initial exploration of ML model performance under these conditions, we selected representative baseline models from the original CFSL work and added a model variant with replay. As expected, learning more classes is more difficult than the original CFSL experiments, and interestingly, the way in which image instances and classes are presented affects classification performance. Surprisingly, accuracy in the baseline instance test is comparable to other classification tasks, but poor given significant occlusion and noise. The use of replay for consolidation improves performance substantially for both types of tasks, but particularly the instance test.
Abstract（参考訳）: 継続的学習と数少ない学習は、より広範な機械学習(ml)能力に向けた重要なフロンティアである。両者とも多くの仕事があるが、この2つを組み合わせる作業はほとんどない。例外として、Antoniou et al. arXiv:2004.11967のCFSLフレームワークがある。本研究では,現実の状況下での知的エージェント行動において重要な,幅広い課題を捉える2つの方法でCFSLを拡張した。まず、CFSLを改良して、通常より多くのクラスが提示される標準的な連続学習実験に匹敵するようにします。第二に、私たちはクラスの特定の事例を認識する必要がある「インスタンステスト」を導入します -- MLでは通常無視される動物の認知能力です。これらの条件下でMLモデルの性能を最初に検討するために、元のCFSL作業から代表ベースラインモデルを選択し、リプレイによるモデル変種を追加した。予想通り、より多くのクラスを学ぶことはcfslの実験よりも難しく、興味深いことに、画像インスタンスとクラスが提示される方法が分類性能に影響する。驚くべきことに、ベースラインインスタンステストの精度は他の分類タスクに匹敵するが、かなりの閉塞とノイズが与えられていない。統合のためのリプレイの使用により、両方のタスク、特にインスタンステストのパフォーマンスが大幅に向上する。

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