論文の概要: Task-Level Contrastiveness for Cross-Domain Few-Shot Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03509v1
- Date: Fri, 03 Oct 2025 20:49:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.082114
- Title: Task-Level Contrastiveness for Cross-Domain Few-Shot Learning
- Title（参考訳）: クロスドメインFew-Shot学習におけるタスクレベルコントラスト性
- Authors: Kristi Topollai, Anna Choromanska,
- Abstract要約: 本稿では,既存の手法の課題に対処する新しい手法であるタスクレベルのコントラッシブネスの概念を紹介する。
提案手法は軽量であり,既存の数ショット/メタ学習アルゴリズムに容易に組み込むことができる。
我々はMetaDatasetベンチマークで異なる実験を行い,提案手法の有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.325245543844245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Few-shot classification and meta-learning methods typically struggle to generalize across diverse domains, as most approaches focus on a single dataset, failing to transfer knowledge across various seen and unseen domains. Existing solutions often suffer from low accuracy, high computational costs, and rely on restrictive assumptions. In this paper, we introduce the notion of task-level contrastiveness, a novel approach designed to address issues of existing methods. We start by introducing simple ways to define task augmentations, and thereafter define a task-level contrastive loss that encourages unsupervised clustering of task representations. Our method is lightweight and can be easily integrated within existing few-shot/meta-learning algorithms while providing significant benefits. Crucially, it leads to improved generalization and computational efficiency without requiring prior knowledge of task domains. We demonstrate the effectiveness of our approach through different experiments on the MetaDataset benchmark, where it achieves superior performance without additional complexity.
- Abstract（参考訳）: 分類とメタラーニングの手法は一般的に、さまざまなドメインをまたがって一般化するのに苦労するが、ほとんどのアプローチは単一のデータセットに焦点を合わせており、さまざまな目に見えないドメインや未知のドメインに知識を伝達することができない。
既存の解は、しばしば低い精度、高い計算コストに悩まされ、制限的な仮定に依存する。
本稿では,既存の手法の課題に対処する新しい手法であるタスクレベルのコントラスト性の概念を紹介する。
まず、タスク拡張を定義するシンプルな方法を導入し、その後タスク表現の教師なしクラスタリングを促進するタスクレベルのコントラスト損失を定義します。
提案手法は軽量であり,既存の数ショット/メタ学習アルゴリズムに容易に組み込むことができる。
重要なことは、タスク領域の事前の知識を必要とせず、一般化と計算効率の向上につながる。
メタデータセットのベンチマークで異なる実験を行い、さらなる複雑さを伴わずに優れた性能を実現する手法の有効性を実証する。
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