論文の概要: Improving Cross-domain Few-shot Classification with Multilayer Perceptron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09589v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 07:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:51:46.996970
• Title: Improving Cross-domain Few-shot Classification with Multilayer Perceptron
• Title（参考訳）: 多層パーセプトロンを用いたクロスドメインファウショット分類の改良
• Authors: Shuanghao Bai, Wanqi Zhou, Zhirong Luan, Donglin Wang, Badong Chen
• Abstract要約: クロスドメイン・ショット分類(CDFSC)は、異なるドメインにまたがる大きな分散の相違のため、困難で難しい課題である。 本稿では,識別的一般化の有効性を検証するために,3種類の複数ショット分類手法を取り入れた3つの異なるフレームワークを紹介する。 提案手法は,他の最先端CDFSCアルゴリズムと比較しても良好に比較できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.3958320851989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-domain few-shot classification (CDFSC) is a challenging and tough task due to the significant distribution discrepancies across different domains. To address this challenge, many approaches aim to learn transferable representations. Multilayer perceptron (MLP) has shown its capability to learn transferable representations in various downstream tasks, such as unsupervised image classification and supervised concept generalization. However, its potential in the few-shot settings has yet to be comprehensively explored. In this study, we investigate the potential of MLP to assist in addressing the challenges of CDFSC. Specifically, we introduce three distinct frameworks incorporating MLP in accordance with three types of few-shot classification methods to verify the effectiveness of MLP. We reveal that MLP can significantly enhance discriminative capabilities and alleviate distribution shifts, which can be supported by our expensive experiments involving 10 baseline models and 12 benchmark datasets. Furthermore, our method even compares favorably against other state-of-the-art CDFSC algorithms.
• Abstract（参考訳）: クロスドメイン・ショット分類(CDFSC)は、異なるドメインにまたがる大きな分散の相違により困難で難しい課題である。 この課題に対処するために、多くのアプローチは転送可能な表現を学ぶことを目指している。 多層パーセプトロン(mlp)は、教師なし画像分類や教師なし概念一般化など、様々な下流タスクで転送可能な表現を学習する能力を示している。 しかし、少数の設定での可能性はまだ包括的に検討されていない。 本研究では,CDFSC の課題に対処するための MLP の可能性を検討する。 具体的には,MLPを組み込んだ3つの異なるフレームワークについて,MLPの有効性を検証するための3種類の複数ショット分類手法を提案する。 10のベースラインモデルと12のベンチマークデータセットを含む高価な実験によって,MDPは識別能力を大幅に向上し,分散シフトを緩和できることが明らかになった。 さらに,本手法は他の最先端CDFSCアルゴリズムと比較した。

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