Få-shot klassificering avser att lära sig en klassificerare för nya klasser ges bara några exempel. Samtidigt som en uppsjö av modeller har dykt upp för att ta itu med detta på senare tid, anser vi att det nuvarande förfarandet och de datauppsättningar som används för att systematiskt bedöma framstegen i denna miljö saknas. För att ta itu med detta föreslår vi META-DATASET: ett nytt riktmärke för utbildning och utvärdering av klassificerare med få bilder som är storskaliga, består av flera datauppsättningar och presenterar mer naturliga och realistiska uppgifter. Syftet är att mäta förmågan hos toppmoderna modeller att utnyttja olika datakällor för att uppnå högre generalisering, och att utvärdera denna generaliseringsförmåga i en mer utmanande miljö. Vi mäter dessutom robustheten hos nuvarande metoder till variationer i antalet tillgängliga exempel och antalet klasser. Slutligen leder vår omfattande empiriska utvärdering oss att identifiera svagheter i Prototypic Networks och MAML, två populära få-shot klassificeringsmetoder, och att föreslå en ny metod, Proto-MAML, som uppnår förbättrad prestanda på vårt riktmärke.
Författarna till Meta-Dataset utforskar prestandan hos få shot klassificeringsmetoder när de överförs över datauppsättningar REF.
Meta-Dataset: A Dataset of Datasets for Learning to Learn from Few Examples
{'venue': 'International Conference on Learning Representations (2020)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}