End-shot lärande hanteras vanligtvis genom att använda generativa modeller eller diskriminerande inbäddningar. Diskriminativa metoder baserade på djupinlärning, som är mycket effektiva i andra inlärningsscenarier, är olämpliga för endop-inlärning eftersom de behöver stora mängder träningsdata. I detta dokument föreslår vi en metod för att lära sig parametrarna för en djup modell i ett enda försök. Vi konstruerar eleven som ett andra djupt nätverk, kallat en inlärning, som förutsäger parametrarna för ett elevnätverk från ett enda exempel. På detta sätt får vi en effektiv feed-forward end-shot inlärare, utbildad end-to-end genom att minimera en end-shot klassificering mål i ett lärande att lära sig formulering. För att göra konstruktionen genomförbar föreslår vi ett antal faktoriseringar av parametrarna i elevnätverket. Vi demonstrerar uppmuntrande resultat genom att lära karaktärer från enstaka exempel i Omniglott, och genom att spåra visuella objekt från ett enda första exempel i Visual Object Tracking-riktmärket.
Bertinetto et al föreslog en enslig och djupgående modell för lärande. REF, där de använde ett andra nätverk för att förutsäga parametrarna för det första nätverket.
Learning feed-forward one-shot learners
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}