Att överföra inlärda modeller till nya uppgifter är ett utmanande problem, särskilt om det bara finns mycket få exempel på detta. Även om denna få-shot lärande setup har fått mycket uppmärksamhet nyligen, de flesta föreslagna metoder fokuserar på att diskriminera nya klasser endast. Istället anser vi att den utökade installationen av generaliserade få-shot lärande (GFSL), där modellen krävs för att utföra klassificering på den gemensamma etiketten utrymme som består av både tidigare sett och nya klasser. Vi föreslår en grafbaserad ram som explicit modellerar relationer mellan alla synliga och nya klasser i det gemensamma etikettutrymmet. Vår modell Graph-convolutional Global Prototypic Networks (GcGPN) innehåller dessa relationer mellan klasser med hjälp av graf-konvolution för att inbädda nya klassrepresentationer i det befintliga utrymmet för tidigare skådade klasser på ett globalt konsekvent sätt. Vår strategi säkerställer både snabb anpassning och global diskriminering, vilket är den stora utmaningen i GFSL. Vi demonstrerar fördelarna med vår modell på två utmanande referensdataset.
REF omfattar relationer mellan olika klasser med hjälp av grafkonvolution för att inbädda nya klassrepresentationer i samma utrymme som synliga klasser.
Relational Generalized Few-Shot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}