論文の概要: A Closer Look at Few-shot Classification Again

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12246v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 16:42:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 18:21:12.207939
• Title: A Closer Look at Few-shot Classification Again
• Title（参考訳）: 少数ショットの分類をもう一度見てみよう
• Authors: Xu Luo, Hao Wu, Ji Zhang, Lianli Gao, Jing Xu, Jingkuan Song
• Abstract要約: ほとんどショットの分類は、比較的大きなデータセットでモデルを学習するトレーニングフェーズと、学習したモデルを以前に見つからなかったタスクに適応する適応フェーズで構成されている。 本稿では,学習アルゴリズムと適応アルゴリズムが完全に絡み合っていることを実証的に証明する。 各フェーズのメタアナリシスは、いくつかの興味深い洞察を示し、いくつかのショット分類の重要な側面をよりよく理解するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.44963578735877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot classification consists of a training phase where a model is learned on a relatively large dataset and an adaptation phase where the learned model is adapted to previously-unseen tasks with limited labeled samples. In this paper, we empirically prove that the training algorithm and the adaptation algorithm can be completely disentangled, which allows algorithm analysis and design to be done individually for each phase. Our meta-analysis for each phase reveals several interesting insights that may help better understand key aspects of few-shot classification and connections with other fields such as visual representation learning and transfer learning. We hope the insights and research challenges revealed in this paper can inspire future work in related directions.
• Abstract（参考訳）: 少数ショット分類は、比較的大きなデータセットでモデルが学習されるトレーニングフェーズと、学習されたモデルをラベル付きサンプルが限定された未認識のタスクに適応する適応フェーズからなる。 本稿では,学習アルゴリズムと適応アルゴリズムが完全に絡み合っていることを実証的に証明し,各フェーズごとに個別にアルゴリズム解析と設計を行うことを可能にする。 相別メタ分析では,視覚表現学習や転帰学習といった他分野との関わりや数発の分類の重要側面をよりよく理解する上で,いくつかの興味深い洞察が得られている。 この論文で明らかになった洞察と研究の課題が、今後の研究を関連する方向に促すことを願っている。

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