論文の概要: Few-shot Classification with Shrinkage Exemplars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18970v1
• Date: Tue, 30 May 2023 12:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 16:32:12.974395
• Title: Few-shot Classification with Shrinkage Exemplars
• Title（参考訳）: Srinkage Exemplars を用いたFew-shot 分類
• Authors: Tao Zhang and Wu Huang
• Abstract要約: プロトタイプは、数ショット学習のためのカテゴリの内部構造を表現するために広く使われている。 少人数の分類のために,Shrinkage Exemplar Networks (SENet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2091741098687696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prototype is widely used to represent internal structure of category for few-shot learning, which was proposed as a simple inductive bias to address the issue of overfitting. However, since prototype representation is normally averaged from individual samples, it cannot flexibly adjust the retention ability of sample differences that may leads to underfitting in some cases of sample distribution. To address this problem, in this work, we propose Shrinkage Exemplar Networks (SENet) for few-shot classification. SENet balances the prototype representations (high-bias, low-variance) and example representations (low-bias, high-variance) using a shrinkage estimator, where the categories are represented by the embedings of samples that shrink to their mean via spectral filtering. Furthermore, a shrinkage exemplar loss is proposed to replace the widely used cross entropy loss for capturing the information of individual shrinkage samples. Several experiments were conducted on miniImageNet, tiered-ImageNet and CIFAR-FS datasets. We demonstrate that our proposed model is superior to the example model and the prototype model for some tasks.
• Abstract（参考訳）: プロトタイプは、過剰適合の問題に対処するための単純な帰納バイアスとして提案された、数ショット学習のためのカテゴリの内部構造を表現するために広く用いられている。 しかし, 単体表現は通常, 個々の試料から平均されるため, 試料分布の過小化につながる可能性のある試料差の保持能力を柔軟に調整することはできない。 この問題に対処するため,本研究では,少数の分類のためのShrinkage Exemplar Networks (SENet)を提案する。 SENetは、収縮推定器を用いて、プロトタイプ表現(ハイバイアス、低分散)とサンプル表現(低バイアス、高分散)のバランスをとる。 さらに, 個々の収縮サンプルの情報を取り込むために, 広く使用されるクロスエントロピー損失を置き換えるために, 縮小損失が提案されている。 miniimagenet、tiered-imagenet、cifar-fsデータセットでいくつかの実験が行われた。 提案手法は,タスクのサンプルモデルやプロトタイプモデルよりも優れていることを示す。

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