論文の概要: From Zero-Shot to Few-Shot Learning: A Step of Embedding-Aware Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04060v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 13:53:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 16:20:55.127343
• Title: From Zero-Shot to Few-Shot Learning: A Step of Embedding-Aware Generative Models
• Title（参考訳）: Zero-ShotからFew-Shot Learningへ:埋め込み型生成モデルのステップ
• Authors: Liangjun Feng, Jiancheng Zhao, Chunhui Zhao
• Abstract要約: 埋め込み認識生成モデル(EAGM)は、意味的空間と視覚的埋め込み空間の間にジェネレータを構築することにより、ゼロショット学習(ZSL)におけるデータ不足問題に対処する。 我々は、一歩後退し、埋め込み認識生成パラダイムを再考する時が来たと論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.603519845525483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Embedding-aware generative model (EAGM) addresses the data insufficiency problem for zero-shot learning (ZSL) by constructing a generator between semantic and visual embedding spaces. Thanks to the predefined benchmark and protocols, the number of proposed EAGMs for ZSL is increasing rapidly. We argue that it is time to take a step back and reconsider the embedding-aware generative paradigm. The purpose of this paper is three-fold. First, given the fact that the current embedding features in benchmark datasets are somehow out-of-date, we improve the performance of EAGMs for ZSL remarkably with embarrassedly simple modifications on the embedding features. This is an important contribution, since the results reveal that the embedding of EAGMs deserves more attention. Second, we compare and analyze a significant number of EAGMs in depth. Based on five benchmark datasets, we update the state-of-the-art results for ZSL and give a strong baseline for few-shot learning (FSL), including the classic unseen-class few-shot learning (UFSL) and the more challenging seen-class few-shot learning (SFSL). Finally, a comprehensive generative model repository, namely, generative any-shot learning (GASL) repository, is provided, which contains the models, features, parameters, and settings of EAGMs for ZSL and FSL. Any results in this paper can be readily reproduced with only one command line based on GASL.
• Abstract（参考訳）: 埋め込み認識生成モデル(EAGM)は、意味的空間と視覚的埋め込み空間の間にジェネレータを構築することにより、ゼロショット学習(ZSL)におけるデータ不足問題に対処する。 事前定義されたベンチマークとプロトコルのおかげで、ZSL用のEAGMが急速に増えている。 我々は一歩後退し、埋め込み型生成パラダイムを再考する時が来たと論じる。 本論文の目的は3倍である。 まず、ベンチマークデータセットの現在の組み込み機能が何らかの時代遅れであるという事実から、組み込み機能に対する恥ずかしいほど単純な修正によって、zslのeagmsのパフォーマンスが著しく向上します。 これは重要な貢献であり、EAGMの埋め込みがより注目に値する結果となった。 第2に,多数のEAGMを深く比較し,分析する。 5つのベンチマークデータセットに基づいて、ZSLの最先端の結果を更新し、古典的未確認の複数ショットラーニング(UFSL)や、より難易度の高い数ショットラーニング(SFSL)を含む、数ショットラーニング(FSL)の強力なベースラインを提供する。 最後に、ZSLとFSLのためのEAGMのモデル、特徴、パラメータ、設定を含む包括的な生成モデルリポジトリ、すなわち、GASL(generative any-shot learning)リポジトリが提供される。 本論文の任意の結果は,GASLに基づく1つのコマンド行だけで容易に再現できる。

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