論文の概要: A Complete Survey on Contemporary Methods, Emerging Paradigms and Hybrid Approaches for Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03017v3
• Date: Fri, 24 Jan 2025 13:36:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 16:49:09.562568
• Title: A Complete Survey on Contemporary Methods, Emerging Paradigms and Hybrid Approaches for Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: ファウショット学習のための現代的手法, 創発的パラダイム, ハイブリッドアプローチに関する全調査
• Authors: Georgios Tsoumplekas, Vladislav Li, Panagiotis Sarigiannidis, Vasileios Argyriou,
• Abstract要約: Few-Shot Learningは、新しい学習課題に迅速に適応することを目的としている。 近年の分野形成の動向,課題,今後の研究の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8497833718980345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the widespread success of deep learning, its intense requirements for vast amounts of data and extensive training make it impractical for various real-world applications where data is scarce. In recent years, Few-Shot Learning (FSL) has emerged as a learning paradigm that aims to address these limitations by leveraging prior knowledge to enable rapid adaptation to novel learning tasks. Due to its properties that highly complement deep learning's data-intensive needs, FSL has seen significant growth in the past few years. This survey provides a comprehensive overview of both well-established methods as well as recent advancements in the FSL field. The presented taxonomy extends previously proposed ones by incorporating emerging FSL paradigms, such as in-context learning, along with novel categories within the meta-learning paradigm for FSL, including neural processes and probabilistic meta-learning. Furthermore, a holistic overview of FSL is provided by discussing hybrid FSL approaches that extend FSL beyond the typically examined supervised learning setting. The survey also explores FSL's diverse applications across various domains. Finally, recent trends shaping the field, outstanding challenges, and promising future research directions are discussed.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングが広く普及しているにもかかわらず、膨大な量のデータと広範なトレーニングに対する厳しい要求は、データが不足しているさまざまな現実世界のアプリケーションにとって実用的ではない。 近年、FSL(Few-Shot Learning)は、従来の知識を活用して新しい学習課題に迅速に適応させることによって、これらの制限に対処することを目的とした学習パラダイムとして登場している。 ディープラーニングのデータ集約的なニーズを補完する特性のため、FSLはここ数年で著しい成長を遂げている。 本調査は、FSL分野の最近の進歩と同様に、確立された手法の総合的な概要を提供する。 提案された分類法は、新しいFSLパラダイム、例えば文脈内学習を取り入れ、ニューラルプロセスや確率的メタラーニングを含むFSLのメタラーニングパラダイムに新しいカテゴリを組み込むことによって、これまで提案されていたものを拡張している。 さらに、FSLの総合的な概要は、FSLを通常検討された教師付き学習環境を超えて拡張するハイブリッドFSLアプローチについて議論することによって提供される。 この調査はまた、さまざまなドメインにわたるFSLの多様なアプリケーションについても調査している。 最後に,近年の分野形成の動向,課題,今後の研究の方向性について論じる。

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