論文の概要: Adaptive Weighted Co-Learning for Cross-Domain Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03928v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 22:09:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 16:38:47.648416
• Title: Adaptive Weighted Co-Learning for Cross-Domain Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: クロスドメインFew-Shot学習のための適応重み付き共学習
• Authors: Abdullah Alchihabi, Marzi Heidari, Yuhong Guo
• Abstract要約: クロスドメイン少ショット学習(CDFSL)は、非常に困難な適応問題を引き起こす。 適応重み付き共学習法(AWCoL)を提案し,CDFSL問題に対処する。 複数のベンチマークデータセットに対して総合的な実験を行い,提案手法が最先端のCDFSL性能を実現することを示す実証実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.615250207134004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the availability of only a few labeled instances for the novel target prediction task and the significant domain shift between the well annotated source domain and the target domain, cross-domain few-shot learning (CDFSL) induces a very challenging adaptation problem. In this paper, we propose a simple Adaptive Weighted Co-Learning (AWCoL) method to address the CDFSL challenge by adapting two independently trained source prototypical classification models to the target task in a weighted co-learning manner. The proposed method deploys a weighted moving average prediction strategy to generate probabilistic predictions from each model, and then conducts adaptive co-learning by jointly fine-tuning the two models in an alternating manner based on the pseudo-labels and instance weights produced from the predictions. Moreover, a negative pseudo-labeling regularizer is further deployed to improve the fine-tuning process by penalizing false predictions. Comprehensive experiments are conducted on multiple benchmark datasets and the empirical results demonstrate that the proposed method produces state-of-the-art CDFSL performance.
• Abstract（参考訳）: 新規なターゲット予測タスクのためのラベル付きインスタンスと、十分に注釈されたソースドメインとターゲットドメインの間の重要なドメインシフトが利用可能であるため、cross-domain few-shot learning (cdfsl)は、非常に困難な適応問題を引き起こす。 本稿では,cdfsl課題に対処するための簡易適応型重み付き共学習(awcol)手法を提案する。 提案手法は,各モデルから確率的予測を生成するための重み付き移動平均予測戦略を展開し,その予測から得られた擬似ラベルと例重みに基づいて,2つのモデルを相互に微調整することで適応的コラーニングを行う。 さらに、偽予測をペナルティ化することにより微調整プロセスを改善するために、負の擬似ラベル正則化器を更に配置する。 複数のベンチマークデータセットで包括的な実験を行い,提案手法が最先端のcdfsl性能を実現することを実証した。

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