論文の概要: ProtoDiff: Learning to Learn Prototypical Networks by Task-Guided Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14770v2
• Date: Mon, 6 Nov 2023 21:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 19:18:01.621279
• Title: ProtoDiff: Learning to Learn Prototypical Networks by Task-Guided Diffusion
• Title（参考訳）: ProtoDiff: タスクガイド拡散によるプロトタイプネットワークの学習
• Authors: Yingjun Du, Zehao Xiao, Shengcai Liao, Cees Snoek
• Abstract要約: プロトタイプベースのメタ学習は、数発の学習課題に対処するための強力なテクニックとして登場した。 ランダムノイズからタスク固有のプロトタイプを徐々に生成するフレームワークであるProtoDiffを紹介する。 我々は、基礎となるプロトタイプの分布を正確に捉える能力を示すために、徹底的なアブレーション研究を行っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.805452233966534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prototype-based meta-learning has emerged as a powerful technique for addressing few-shot learning challenges. However, estimating a deterministic prototype using a simple average function from a limited number of examples remains a fragile process. To overcome this limitation, we introduce ProtoDiff, a novel framework that leverages a task-guided diffusion model during the meta-training phase to gradually generate prototypes, thereby providing efficient class representations. Specifically, a set of prototypes is optimized to achieve per-task prototype overfitting, enabling accurately obtaining the overfitted prototypes for individual tasks. Furthermore, we introduce a task-guided diffusion process within the prototype space, enabling the meta-learning of a generative process that transitions from a vanilla prototype to an overfitted prototype. ProtoDiff gradually generates task-specific prototypes from random noise during the meta-test stage, conditioned on the limited samples available for the new task. Furthermore, to expedite training and enhance ProtoDiff's performance, we propose the utilization of residual prototype learning, which leverages the sparsity of the residual prototype. We conduct thorough ablation studies to demonstrate its ability to accurately capture the underlying prototype distribution and enhance generalization. The new state-of-the-art performance on within-domain, cross-domain, and few-task few-shot classification further substantiates the benefit of ProtoDiff.
• Abstract（参考訳）: プロトタイプベースのメタラーニングは、数少ない学習課題に対処する強力なテクニックとして登場した。 しかし、限られた例から単純な平均関数を用いて決定論的プロトタイプを推定することは脆弱なプロセスである。 この制限を克服するために,メタトレーニングフェーズ中にタスク誘導拡散モデルを活用する新しいフレームワークであるProtoDiffを導入し,プロトタイプを段階的に生成し,効率的なクラス表現を提供する。 具体的には、タスク毎のプロトタイプのオーバーフィットを達成するために一連のプロトタイプが最適化され、個々のタスクにオーバーフィットしたプロトタイプを正確に得ることができる。 さらに,プロトタイプ空間内にタスク誘導拡散プロセスを導入することで,バニラプロトタイプから過剰に適合したプロトタイプへ遷移する生成過程のメタラーニングを可能にする。 ProtoDiffは、メタテスト段階でランダムノイズからタスク固有のプロトタイプを徐々に生成し、新しいタスクで利用可能な限られたサンプルに条件付けする。 さらに,訓練の迅速化とProtoDiffの性能向上を図るため,残余プロトタイプの空間性を活用した残余プロトタイプ学習を提案する。 我々は,基礎となるプロトタイプ分布を正確に把握し,一般化を促進する能力を示すため,徹底的なアブレーション研究を行う。 ドメイン内、クロスドメイン、および少数タスクの少数ショット分類における新しい最先端のパフォーマンスは、ProtoDiffのメリットをさらに裏付けるものだ。

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