論文の概要: Adaptive Anchor Label Propagation for Transductive Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19996v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 20:29:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 17:36:39.085426
• Title: Adaptive Anchor Label Propagation for Transductive Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: トランスダクティブ・マイノショット学習のための適応型アンカーラベル伝播
• Authors: Michalis Lazarou, Yannis Avrithis, Guangyu Ren, Tania Stathaki
• Abstract要約: ラベル付きデータによる画像の分類の問題に対処する例は少ない。 識別可能な損失関数を最小化することによりラベル付きデータの特徴埋め込みを適応する新しいアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,1ショット設定と5ショット設定において,標準ラベル伝搬アルゴリズムを最大7%,2%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.29463308334406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot learning addresses the issue of classifying images using limited labeled data. Exploiting unlabeled data through the use of transductive inference methods such as label propagation has been shown to improve the performance of few-shot learning significantly. Label propagation infers pseudo-labels for unlabeled data by utilizing a constructed graph that exploits the underlying manifold structure of the data. However, a limitation of the existing label propagation approaches is that the positions of all data points are fixed and might be sub-optimal so that the algorithm is not as effective as possible. In this work, we propose a novel algorithm that adapts the feature embeddings of the labeled data by minimizing a differentiable loss function optimizing their positions in the manifold in the process. Our novel algorithm, Adaptive Anchor Label Propagation}, outperforms the standard label propagation algorithm by as much as 7% and 2% in the 1-shot and 5-shot settings respectively. We provide experimental results highlighting the merits of our algorithm on four widely used few-shot benchmark datasets, namely miniImageNet, tieredImageNet, CUB and CIFAR-FS and two commonly used backbones, ResNet12 and WideResNet-28-10. The source code can be found at https://github.com/MichalisLazarou/A2LP.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きデータによる画像の分類の問題に対処する例は少ない。 ラベル伝搬などのトランスダクティブ推論手法を用いてラベルなしデータを活用することで,少数ショット学習の性能を大幅に向上できることが示されている。 ラベル伝搬は、データの基盤となる多様体構造を利用する構築グラフを利用して、ラベルのないデータの擬似ラベルを推論する。 しかし、既存のラベル伝播アプローチの限界は、すべてのデータポイントの位置が固定されており、アルゴリズムが可能な限り効果的ではないように準最適であるかもしれないことである。 本研究では,その過程における多様体の位置を最適化する可微分損失関数を最小化することにより,ラベル付きデータの特徴埋め込みを適応する新しいアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムであるAdaptive Anchor Label Propagationは,1ショット設定と5ショット設定において,標準ラベル伝搬アルゴリズムを最大7%,2%向上させる。 提案手法は, miniImageNet, tieredImageNet, CUB, CIFAR-FS と, ResNet12 と WideResNet-28-10 の2つのバックボーンを用いて,提案アルゴリズムの利点を明らかにする実験結果である。 ソースコードはhttps://github.com/MichalisLazarou/A2LPで確認できる。

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