論文の概要: Interpretable Few-shot Learning with Online Attribute Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09107v1
• Date: Wed, 16 Nov 2022 18:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 14:29:38.085753
• Title: Interpretable Few-shot Learning with Online Attribute Selection
• Title（参考訳）: オンライン属性選択による解釈可能なFew-shot学習
• Authors: Mohammad Reza Zarei, Majid Komeili
• Abstract要約: 本稿では,人間に親しみやすい属性をベースとした,少数ショット学習のための本質的に解釈可能なモデルを提案する。 提案手法は,広範に使用されている4つのデータセット上で,ブラックボックス数ショット学習モデルと同等の結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.594159253008448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot learning (FSL) is a challenging learning problem in which only a few samples are available for each class. Decision interpretation is more important in few-shot classification since there is a greater chance of error than in traditional classification. However, most of the previous FSL methods are black-box models. In this paper, we propose an inherently interpretable model for FSL based on human-friendly attributes. Moreover, we propose an online attribute selection mechanism that can effectively filter out irrelevant attributes in each episode. The attribute selection mechanism improves the accuracy and helps with interpretability by reducing the number of participated attributes in each episode. We demonstrate that the proposed method achieves results on par with black-box few-shot-learning models on four widely used datasets. To further close the performance gap with the black-box models, we propose a mechanism that trades interpretability for accuracy. It automatically detects the episodes where the provided human-friendly attributes are not adequate, and compensates by engaging learned unknown attributes.
• Abstract（参考訳）: FSL(Few-shot Learning)は,クラス毎にサンプルを少数用意する,難しい学習問題である。 決定解釈は、従来の分類よりもエラーの確率が高いため、少数ショット分類においてより重要である。 しかし、以前のFSL法のほとんどはブラックボックスモデルである。 本稿では,人間に親しみやすい属性に基づくFSLの本質的に解釈可能なモデルを提案する。 さらに,各エピソードにおける無関係な属性を効果的にフィルタリングするオンライン属性選択機構を提案する。 属性選択機構は精度を向上し、各エピソードの参加属性数を減らし、解釈可能性を高める。 提案手法は,広範に使用されている4つのデータセット上で,ブラックボックス数ショット学習モデルと同等の結果が得られることを示す。 ブラックボックスモデルとの性能ギャップをさらに縮めるために,解釈可能性と精度を交換する機構を提案する。 提供された人間フレンドリーな属性が不十分なエピソードを自動的に検出し、学習した未知の属性を関連付けることで補償する。

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