論文の概要: Adaptive Few-Shot Learning (AFSL): Tackling Data Scarcity with Stability, Robustness, and Versatility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13479v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 08:51:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:59:03.138069
• Title: Adaptive Few-Shot Learning (AFSL): Tackling Data Scarcity with Stability, Robustness, and Versatility
• Title（参考訳）: Adaptive Few-Shot Learning (AFSL): 安定性、ロバスト性、Versatilityでデータスカシティに取り組む
• Authors: Rishabh Agrawal,
• Abstract要約: 機械学習によって、最小限のラベル付きデータで機械学習モデルを効果的に一般化することができる。 本稿では、メタラーニング、ドメインアライメント、ノイズレジリエンス、マルチモーダル統合を統合するフレームワークであるAdaptive Few-Shot Learningを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5897534810405403
• License:
• Abstract: Few-shot learning (FSL) enables machine learning models to generalize effectively with minimal labeled data, making it crucial for data-scarce domains such as healthcare, robotics, and natural language processing. Despite its potential, FSL faces challenges including sensitivity to initialization, difficulty in adapting to diverse domains, and vulnerability to noisy datasets. To address these issues, this paper introduces Adaptive Few-Shot Learning (AFSL), a framework that integrates advancements in meta-learning, domain alignment, noise resilience, and multi-modal integration. AFSL consists of four key modules: a Dynamic Stability Module for performance consistency, a Contextual Domain Alignment Module for domain adaptation, a Noise-Adaptive Resilience Module for handling noisy data, and a Multi-Modal Fusion Module for integrating diverse modalities. This work also explores strategies such as task-aware data augmentation, semi-supervised learning, and explainable AI techniques to enhance the applicability and robustness of FSL. AFSL provides scalable, reliable, and impactful solutions for real-world, high-stakes domains.
• Abstract（参考訳）: FSL(Few-shot Learning)は、最小限のラベル付きデータで機械学習モデルを効果的に一般化可能にする。 その可能性にもかかわらず、FSLは初期化に対する感受性、多様なドメインへの適応の困難、ノイズの多いデータセットに対する脆弱性といった課題に直面している。 これらの課題に対処するために,メタラーニング,ドメインアライメント,ノイズレジリエンス,マルチモーダル統合の進歩を統合するフレームワークであるAdaptive Few-Shot Learning (AFSL)を紹介する。 AFSLは、4つの主要なモジュールで構成されている。パフォーマンス整合性のための動的安定モジュール、ドメイン適応のためのコンテキスト整合モジュール、ノイズ適応レジリエンスモジュール、多様なモダリティを統合するためのマルチモードフュージョンモジュールである。 この研究は、FSLの適用性と堅牢性を高めるために、タスク対応データ強化、半教師付き学習、説明可能なAI技術などの戦略についても検討する。 AFSLは、現実世界の高レベルなドメインに対して、スケーラブルで信頼性があり、インパクトのあるソリューションを提供します。

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