論文の概要: P3DC-Shot: Prior-Driven Discrete Data Calibration for Nearest-Neighbor Few-Shot Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00740v1
• Date: Mon, 2 Jan 2023 16:26:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 15:20:25.842184
• Title: P3DC-Shot: Prior-Driven Discrete Data Calibration for Nearest-Neighbor Few-Shot Classification
• Title（参考訳）: P3DC-Shot:最近傍のFew-Shot分類のための事前駆動離散データ校正
• Authors: Shuangmei Wang, Rui Ma, Tieru Wu, Yang Cao
• Abstract要約: P3DC-Shotは、事前駆動型データキャリブレーションによって強化された、隣り合う近距離数ショット分類法である。 それぞれのベースクラスを表すプロトタイプを先行として扱い、異なるベースプロトタイプとの類似性に基づいて各サポートデータを校正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.61282019235397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nearest-Neighbor (NN) classification has been proven as a simple and effective approach for few-shot learning. The query data can be classified efficiently by finding the nearest support class based on features extracted by pretrained deep models. However, NN-based methods are sensitive to the data distribution and may produce false prediction if the samples in the support set happen to lie around the distribution boundary of different classes. To solve this issue, we present P3DC-Shot, an improved nearest-neighbor based few-shot classification method empowered by prior-driven data calibration. Inspired by the distribution calibration technique which utilizes the distribution or statistics of the base classes to calibrate the data for few-shot tasks, we propose a novel discrete data calibration operation which is more suitable for NN-based few-shot classification. Specifically, we treat the prototypes representing each base class as priors and calibrate each support data based on its similarity to different base prototypes. Then, we perform NN classification using these discretely calibrated support data. Results from extensive experiments on various datasets show our efficient non-learning based method can outperform or at least comparable to SOTA methods which need additional learning steps.
• Abstract（参考訳）: near-neighbor (nn) 分類は、単純かつ効果的なアプローチとして証明されている。 事前学習した深層モデルから抽出した特徴に基づいて最寄りのサポートクラスを見つけることにより、クエリデータを効率的に分類することができる。 しかし、NNベースの手法はデータ分布に敏感であり、サポートセットのサンプルが異なるクラスの分布境界付近にある場合、誤った予測が生じる可能性がある。 そこで,本研究では,前駆的データキャリブレーションを応用した最近近距離ベースマイトショット分類法であるp3dc-shotを提案する。 基本クラスの分布や統計を利用して数発のタスクでデータをキャリブレーションする分布キャリブレーション手法に着想を得て,NNベースの小ショット分類により適した新しい離散データキャリブレーション演算を提案する。 具体的には,各ベースクラスを表すプロトタイプをプリエントとして扱い,異なるベースプロトタイプとの類似性に基づいて各サポートデータを校正する。 次に,これらの個別校正支援データを用いてnn分類を行う。 各種データセットの広範な実験結果から, 学習手順を付加するSOTA法に比較して, 学習効率のよい非学習法が優れているか, 少なくとも同等であることが示された。

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