Fugu-MT 論文翻訳(概要): Revisiting Few-Shot Learning from a Causal Perspective

論文の概要: Revisiting Few-Shot Learning from a Causal Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13816v3
Date: Tue, 7 May 2024 02:27:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-08 20:52:38.065510
Title: Revisiting Few-Shot Learning from a Causal Perspective
Title（参考訳）: 因果的視点から見た小学生の学びの再考
Authors: Guoliang Lin, Yongheng Xu, Hanjiang Lai, Jian Yin,
Abstract要約: 我々は、因果的メカニズムを用いて、計量に基づく少ショット学習手法を解釈しようと試みる。既存のアプローチは,正面調整の特定の形態とみなすことができる。本稿では,2つの因果的手法を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.59251896804287
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Few-shot learning with $N$-way $K$-shot scheme is an open challenge in machine learning. Many metric-based approaches have been proposed to tackle this problem, e.g., the Matching Networks and CLIP-Adapter. Despite that these approaches have shown significant progress, the mechanism of why these methods succeed has not been well explored. In this paper, we try to interpret these metric-based few-shot learning methods via causal mechanism. We show that the existing approaches can be viewed as specific forms of front-door adjustment, which can alleviate the effect of spurious correlations and thus learn the causality. This causal interpretation could provide us a new perspective to better understand these existing metric-based methods. Further, based on this causal interpretation, we simply introduce two causal methods for metric-based few-shot learning, which considers not only the relationship between examples but also the diversity of representations. Experimental results demonstrate the superiority of our proposed methods in few-shot classification on various benchmark datasets. Code is available in https://github.com/lingl1024/causalFewShot.
Abstract（参考訳）: N$-way $K$-shotスキームによるショット学習は、機械学習におけるオープンな課題である。この問題を解決するために、例えばMatching NetworksやCLIP-Adapterといったメトリックベースのアプローチが提案されている。これらの手法が大きな進歩を見せているにもかかわらず、なぜこの手法が成功するのかはよく調べられていない。本稿では,これらの手法を因果的メカニズムを用いて解釈する。本研究は, 既存のアプローチを, 突発的相関の効果を緩和し, 因果関係を学習する, 特定の形態のドアアライメントとみなすことができることを示す。この因果解釈は、これらの既存の計量に基づく手法をよりよく理解するための、新たな視点を提供するかもしれない。さらに、この因果解釈に基づき、例間の関係だけでなく表現の多様性も考慮し、メートル法に基づく少数ショット学習のための2つの因果的手法を導入する。実験の結果,提案手法は様々なベンチマーク・データセットにおいて,数ショットの分類において優位性を示した。コードはhttps://github.com/lingl1024/causalFewShot.comで入手できる。

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