論文の概要: Towards Few-Shot Learning in the Open World: A Review and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09722v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 06:23:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 17:24:19.951870
• Title: Towards Few-Shot Learning in the Open World: A Review and Beyond
• Title（参考訳）: オープンワールドでのFew-Shot学習に向けて: レビューとその先
• Authors: Hui Xue, Yuexuan An, Yongchun Qin, Wenqian Li, Yixin Wu, Yongjuan Che, Pengfei Fang, Minling Zhang,
• Abstract要約: 少ないショット学習は、人間の知性を模倣し、大きな一般化と伝達性を実現することを目的としている。 本稿では,FSLをオープンワールド環境に適用するための最近の進歩について概説する。 既存の手法は,3つの異なるタイプのオープンワールド・マイクロショット・ラーニングに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.41344813375177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human intelligence is characterized by our ability to absorb and apply knowledge from the world around us, especially in rapidly acquiring new concepts from minimal examples, underpinned by prior knowledge. Few-shot learning (FSL) aims to mimic this capacity by enabling significant generalizations and transferability. However, traditional FSL frameworks often rely on assumptions of clean, complete, and static data, conditions that are seldom met in real-world environments. Such assumptions falter in the inherently uncertain, incomplete, and dynamic contexts of the open world. This paper presents a comprehensive review of recent advancements designed to adapt FSL for use in open-world settings. We categorize existing methods into three distinct types of open-world few-shot learning: those involving varying instances, varying classes, and varying distributions. Each category is discussed in terms of its specific challenges and methods, as well as its strengths and weaknesses. We standardize experimental settings and metric benchmarks across scenarios, and provide a comparative analysis of the performance of various methods. In conclusion, we outline potential future research directions for this evolving field. It is our hope that this review will catalyze further development of effective solutions to these complex challenges, thereby advancing the field of artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 人間の知性は、私たちの周りの世界の知識を吸収し、応用する能力によって特徴づけられる。 FSL(Few-shot Learning)は、この能力を大いに一般化し、伝達可能性を高めることを目的としている。 しかし、従来のFSLフレームワークはクリーンで完全で静的なデータという前提に頼っていることが多い。 このような仮定は、開世界の本質的に不確かで不完全で、動的文脈において不確実である。 本稿では,FSLをオープンワールド環境に適用するための最近の進歩について概説する。 既存の手法は,3つの異なるタイプのオープンワールド・マイクロショット・ラーニングに分類する。 各カテゴリは、その特定の課題と方法、およびその強さと弱点の観点から議論される。 シナリオ間で実験的な設定とメトリクスベンチマークを標準化し、様々な手法の性能の比較分析を行う。 結論として、この発展途上分野の今後の研究方向性について概説する。 このレビューがこれらの複雑な課題に対する効果的な解決策をさらに発展させ、人工知能の分野を前進させることを願っている。

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