論文の概要: Transductive Few-shot Learning with Prototype-based Label Propagation by Iterative Graph Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11598v1
• Date: Sun, 23 Apr 2023 10:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 17:34:32.214812
• Title: Transductive Few-shot Learning with Prototype-based Label Propagation by Iterative Graph Refinement
• Title（参考訳）: 反復グラフ微細化によるプロトタイプベースラベル伝搬によるトランスダクティブ・マイトショット学習
• Authors: Hao Zhu and Piotr Koniusz
• Abstract要約: そこで本研究では,数ショット学習のためのプロトタイプベースのラベル伝搬手法を提案する。 具体的には, このグラフ構造は, サンプル間の関係ではなく, プロトタイプとサンプルの関係に基づいている。 ミニイメージネット, タイレッドイメージネット, CIFAR-FS, CUBデータセットでは, 提案手法が他の最先端手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.726774734996766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot learning (FSL) is popular due to its ability to adapt to novel classes. Compared with inductive few-shot learning, transductive models typically perform better as they leverage all samples of the query set. The two existing classes of methods, prototype-based and graph-based, have the disadvantages of inaccurate prototype estimation and sub-optimal graph construction with kernel functions, respectively. In this paper, we propose a novel prototype-based label propagation to solve these issues. Specifically, our graph construction is based on the relation between prototypes and samples rather than between samples. As prototypes are being updated, the graph changes. We also estimate the label of each prototype instead of considering a prototype be the class centre. On mini-ImageNet, tiered-ImageNet, CIFAR-FS and CUB datasets, we show the proposed method outperforms other state-of-the-art methods in transductive FSL and semi-supervised FSL when some unlabeled data accompanies the novel few-shot task.
• Abstract（参考訳）: FSL(Few-shot Learning)は、新しいクラスに適応できることから人気がある。 インダクティブな少数ショット学習と比較して、トランスダクティブモデルは通常、クエリセットのすべてのサンプルを活用することでパフォーマンスが向上する。 プロトタイプベースとグラフベースという2つの既存の手法は、それぞれカーネル関数を用いた不正確なプロトタイプ推定と準最適グラフ構築の欠点がある。 本稿では,これらの問題を解決するために,新しいプロトタイプベースラベル伝搬を提案する。 具体的には, このグラフ構造は, サンプル間の関係ではなく, プロトタイプとサンプルの関係に基づいている。 プロトタイプが更新されると、グラフは変わる。 また,プロトタイプをクラスセンタとして考えるのではなく,各プロトタイプのラベルを推定する。 ミニイメージネット, タイレッドイメージネット, CIFAR-FS および CUB データセットにおいて, 提案手法は, 未ラベルデータの一部が新規な複数ショットタスクに付随する場合に, トランスダクティブ FSL および半教師付き FSL において他の最先端手法よりも優れていることを示す。

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