Få-shot Lärande syftar till att lära sig klassificerare för nya klasser med bara några exempel på träning per klass. Befintliga meta-lärande eller metrisk-lärande baserade få-shot lärande metoder är begränsade för att hantera olika domäner med olika antal etiketter. Metalärande metoder utbildar en metainlärare att förutsäga vikter av homogenstrukturerade uppgiftsspecifika nätverk, vilket kräver ett enhetligt antal klasser över olika uppgifter. De metrisk-learning metoder lära sig en uppgift-invariant metrisk för alla uppgifter, och de misslyckas om uppgifterna skiljer sig. Vi föreslår att man tar itu med dessa begränsningar med metametrisk inlärning. Vår meta metrisk inlärningsmetod består av uppgiftsspecifika elever, som utnyttjar metrisk inlärning för att hantera flexibla etiketter, och en metainlärare, som upptäcker bra parametrar och lutning anständiga att ange mätvärden i uppgiftsspecifika inlärare. På så sätt kan den föreslagna modellen hantera såväl obalanserade klasser som generera uppgiftsspecifika mått. Vi testar vår strategi i "k-shot N-way" några-shot lärande inställning som används i tidigare arbete och nya realistiska få-shot inställning med olika multi-domän uppgifter och flexibla etikettnummer. Experiment visar att vårt tillvägagångssätt uppnår överlägsna prestationer i båda sammanhangen.
På samma sätt föreslår författarna i REF att metametric learning används för att lära sig uppgiftsspecifik metriska som kan hantera obalanserade datauppsättningar.
Few-shot Learning with Meta Metric Learners
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}