Vi föreslår en ny arkitektur för k-shot klassificering på Omniglot datasetet. Vi bygger på prototypiska nätverk och utökar deras arkitektur till vad vi kallar Gaussiska prototypiska nätverk. Prototypiska nätverk lär sig en karta mellan bilder och inbäddade vektorer, och använder sina kluster för klassificering. I vår modell, en del av kodarens utdata tolkas som en förtroende region uppskattning om inbäddningspunkten, och uttrycks som en Gaussian covariance matris. Vårt nätverk konstruerar sedan en riktning och klassberoende avståndsmått på inbäddningsutrymmet, med hjälp av osäkerheter för enskilda datapunkter som vikter. Vi visar att Gaussiska prototypiska nätverk är en föredragen arkitektur framför vaniljprototypiska nätverk med ett motsvarande antal parametrar. Vi rapporterar state-of-art prestanda i 1-shot och 5-shot klassificering både i 5-way och 20-way regim (för 5-shot 5-way, vi är jämförbara med tidigare state-of-the-art) på Omniglot dataset. Vi utforskar artificiellt nedsampling en bråkdel av bilder i träningssetet, vilket förbättrar vår prestanda ytterligare. Vi antar därför att Gaussian prototypiska nätverk kan prestera bättre i mindre homogena, noisier dataset, som är vanliga i verkliga tillämpningar.
I REF föreslår författarna dessutom att man förutsäger en kovariansskattning för varje inbäddning och använder en riktning och klassberoende avståndsmått istället för euclideanavstånd.
Gaussian Prototypical Networks for Few-Shot Learning on Omniglot
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}