論文の概要: DETA: Denoised Task Adaptation for Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06315v2
• Date: Wed, 13 Sep 2023 06:35:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 18:22:24.499103
• Title: DETA: Denoised Task Adaptation for Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: DETA:Few-Shot Learningのためのタスク適応
• Authors: Ji Zhang, Lianli Gao, Xu Luo, Hengtao Shen and Jingkuan Song
• Abstract要約: 数ショット学習におけるテスト時間タスク適応は、訓練済みのタスク非依存モデルに適応してタスク固有の知識を取得することを目的としている。 少数のサンプルしか得られないため、支持試料からのイメージノイズ(Xノイズ)またはラベルノイズ(Yノイズ)の悪影響を著しく増幅することができる。 Denoized Task Adaptation (DETA) は、既存のタスク適応アプローチに対して、最初に統合された画像とラベルをデノベートするフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.96805271128645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Test-time task adaptation in few-shot learning aims to adapt a pre-trained task-agnostic model for capturing taskspecific knowledge of the test task, rely only on few-labeled support samples. Previous approaches generally focus on developing advanced algorithms to achieve the goal, while neglecting the inherent problems of the given support samples. In fact, with only a handful of samples available, the adverse effect of either the image noise (a.k.a. X-noise) or the label noise (a.k.a. Y-noise) from support samples can be severely amplified. To address this challenge, in this work we propose DEnoised Task Adaptation (DETA), a first, unified image- and label-denoising framework orthogonal to existing task adaptation approaches. Without extra supervision, DETA filters out task-irrelevant, noisy representations by taking advantage of both global visual information and local region details of support samples. On the challenging Meta-Dataset, DETA consistently improves the performance of a broad spectrum of baseline methods applied on various pre-trained models. Notably, by tackling the overlooked image noise in Meta-Dataset, DETA establishes new state-of-the-art results. Code is released at https://github.com/JimZAI/DETA.
• Abstract（参考訳）: 少数ショット学習におけるテスト時間タスク適応(test-time task adaptation)は、事前学習されたタスク非依存モデルを適用して、テストタスクのタスク固有の知識をキャプチャすることを目的としている。 従来のアプローチは一般的に、与えられたサポートサンプルの固有の問題を無視しながら、目標を達成するための高度なアルゴリズムの開発に重点を置いている。 実際、少数のサンプルしか利用できないため、サポートサンプルからの画像ノイズ(xノイズ)またはラベルノイズ(yノイズ)の悪影響を著しく増幅することができる。 この課題に対処するため,本研究では,既存のタスク適応アプローチと直交する,画像とラベルの統一化フレームワークであるdennoized task adaptation (deta)を提案する。 余分な監督なしに、DETAは、グローバルな視覚情報とサポートサンプルの地域詳細の両方を活用することで、タスク非関連でノイズの多い表現をフィルタリングする。 難しいメタデータセットでは、detaは様々な事前学習されたモデルに適用される幅広いベースラインメソッドのパフォーマンスを一貫して改善する。 特に、メタデータセットで見過ごされた画像ノイズに取り組むことで、detaは新しい最先端の結果を確立します。 コードはhttps://github.com/JimZAI/DETAで公開されている。

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