論文の概要: An Embarrassingly Simple Approach to Semi-Supervised Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13777v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 02:11:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 16:19:55.398568
• Title: An Embarrassingly Simple Approach to Semi-Supervised Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: 半教師付き少数ショット学習に対する恥ずかしいほどシンプルなアプローチ
• Authors: Xiu-Shen Wei and He-Yang Xu and Faen Zhang and Yuxin Peng and Wei Zhou
• Abstract要約: 間接学習の観点から、ラベルなしデータの正負の擬似ラベルを正確に予測するための、単純だが非常に効果的な手法を提案する。 私たちのアプローチは、オフザシェルフ操作のみを使用することで、ほんの数行のコードで実装できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.59343434538218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised few-shot learning consists in training a classifier to adapt to new tasks with limited labeled data and a fixed quantity of unlabeled data. Many sophisticated methods have been developed to address the challenges this problem comprises. In this paper, we propose a simple but quite effective approach to predict accurate negative pseudo-labels of unlabeled data from an indirect learning perspective, and then augment the extremely label-constrained support set in few-shot classification tasks. Our approach can be implemented in just few lines of code by only using off-the-shelf operations, yet it is able to outperform state-of-the-art methods on four benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き少ショット学習は、ラベル付きデータとラベルなしデータの固定量で新しいタスクに適応するように分類器を訓練する。 多くの高度な手法が開発され、この問題が抱える課題に対処している。 本稿では,間接学習の観点から,ラベルなしデータの正負の擬似ラベルを精度良く予測する手法を提案する。 当社のアプローチはオフザシェルフ操作のみを使用することで,わずか数行のコードで実装可能ですが,4つのベンチマークデータセットで最先端のメソッドを上回ります。

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