論文の概要: Enhancing Few-Shot Learning with Integrated Data and GAN Model Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16567v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 16:51:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:30.642081
• Title: Enhancing Few-Shot Learning with Integrated Data and GAN Model Approaches
• Title（参考訳）: 統合データとGANモデルアプローチによるFew-Shot学習の強化
• Authors: Yinqiu Feng, Aoran Shen, Jiacheng Hu, Yingbin Liang, Shiru Wang, Junliang Du,
• Abstract要約: 本稿では,データ拡張とモデルファインチューニングを融合することで,少数ショット学習を向上するための革新的なアプローチを提案する。 薬物発見、ターゲット認識、悪意のあるトラフィック検出などの分野で、小さなサンプルデータによって引き起こされる課題に対処することを目的としている。 その結果,本研究で開発されたMhERGANアルゴリズムは,数発の学習に極めて有効であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.431340001608476
• License:
• Abstract: This paper presents an innovative approach to enhancing few-shot learning by integrating data augmentation with model fine-tuning in a framework designed to tackle the challenges posed by small-sample data. Recognizing the critical limitations of traditional machine learning models that require large datasets-especially in fields such as drug discovery, target recognition, and malicious traffic detection-this study proposes a novel strategy that leverages Generative Adversarial Networks (GANs) and advanced optimization techniques to improve model performance with limited data. Specifically, the paper addresses the noise and bias issues introduced by data augmentation methods, contrasting them with model-based approaches, such as fine-tuning and metric learning, which rely heavily on related datasets. By combining Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling and discriminative model ensemble strategies within a GAN framework, the proposed model adjusts generative and discriminative distributions to simulate a broader range of relevant data. Furthermore, it employs MHLoss and a reparameterized GAN ensemble to enhance stability and accelerate convergence, ultimately leading to improved classification performance on small-sample images and structured datasets. Results confirm that the MhERGAN algorithm developed in this research is highly effective for few-shot learning, offering a practical solution that bridges data scarcity with high-performing model adaptability and generalization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,小サンプルデータによる課題への対処を目的としたフレームワークにおいて,データ拡張とモデル微調整を統合することにより,少ショット学習を向上するための革新的なアプローチを提案する。 大規模データセットを必要とする従来の機械学習モデル(特に薬物発見、ターゲット認識、悪意のあるトラフィック検出など)の限界を認識することにより、GAN(Generative Adversarial Networks)と高度な最適化技術を活用して、限られたデータによるモデルパフォーマンスを向上させる新たな戦略を提案する。 具体的には、データ拡張手法がもたらすノイズとバイアスの問題に対処し、関連するデータセットに大きく依存するファインチューニングやメートル法学習といったモデルベースのアプローチと対比する。 GANフレームワーク内のマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)サンプリングと識別モデルアンサンブル戦略を組み合わせることで、提案モデルは生成的および識別的分布を調整し、より広い範囲の関連するデータをシミュレートする。 さらに、MHLossと再パラメータ化されたGANアンサンブルを使用して安定性を高め、収束を加速し、最終的には小さなサンプル画像と構造化データセットの分類性能を向上させる。 その結果、本研究で開発されたMhERGANアルゴリズムは、高速なモデル適応性と一般化でデータ不足をブリッジする実用的なソリューションとして、数ショット学習に非常に有効であることが確認された。

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