Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta-DM: Applications of Diffusion Models on Few-Shot Learning

論文の概要: Meta-DM: Applications of Diffusion Models on Few-Shot Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08092v1
Date: Sun, 14 May 2023 08:05:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-16 17:44:33.322864
Title: Meta-DM: Applications of Diffusion Models on Few-Shot Learning
Title（参考訳）: meta-dm: 限定学習における拡散モデルの応用
Authors: Wentao Hu, Xiurong Jiang, Jiarun Liu, Yuqi Yang, Hui Tian
Abstract要約: 拡散モデルに基づく数ショット学習問題に対するデータ処理モジュールであるMeta-DMを提案する。本稿では,Meta-DMの理論解析を行い,その性能をいくつかのアルゴリズムで評価する。実験の結果,Meta-DMと特定の手法を組み合わせることで,最先端の成果が得られることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.330541036752522
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the field of few-shot learning (FSL), extensive research has focused on improving network structures and training strategies. However, the role of data processing modules has not been fully explored. Therefore, in this paper, we propose Meta-DM, a generalized data processing module for FSL problems based on diffusion models. Meta-DM is a simple yet effective module that can be easily integrated with existing FSL methods, leading to significant performance improvements in both supervised and unsupervised settings. We provide a theoretical analysis of Meta-DM and evaluate its performance on several algorithms. Our experiments show that combining Meta-DM with certain methods achieves state-of-the-art results.
Abstract（参考訳）: 数ショット学習(FSL)の分野では、ネットワーク構造の改善とトレーニング戦略に重点を置いている。しかし、データ処理モジュールの役割は十分に解明されていない。そこで本稿では,拡散モデルに基づくFSL問題の一般化データ処理モジュールであるMeta-DMを提案する。 Meta-DMはシンプルだが効果的なモジュールであり、既存のFSLメソッドと簡単に統合でき、教師なし設定と教師なし設定の両方で大幅なパフォーマンス向上をもたらす。メタDMの理論解析を行い,その性能をいくつかのアルゴリズムで評価する。実験の結果,Meta-DMと特定の手法を組み合わせることで,最先端の成果が得られることがわかった。

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