Den dominerande inställningen till visuellt frågesvar (VQA) kräver att modellen inom sina vikter representerar all information som krävs för att svara på alla frågor om någon bild. Att lära sig denna information från någon verklig träningsset verkar osannolikt, och representerar den i ett rimligt antal vikter dubbelt så. Vi föreslår istället att närma oss VQA som en metainlärning uppgift och därmed skilja frågan svarsmetod från den information som krävs. Vid provtillfället förses metoden med en uppsättning exempelfrågor/svar, över vilka den motiverar att lösa den givna frågan. Stödet är inte fast och kan förlängas utan omskolning, vilket utökar modellens kapacitet. För att utnyttja denna dynamiska information anpassar vi en toppmodern VQA-modell med två tekniker från den senaste metainlärningslitteraturen, nämligen prototypiska nätverk och metanätverk. Experiment visar systemets förmåga att lära sig att producera helt nya svar (dvs. aldrig sett under träning) från exempel som ges vid provtillfället. I jämförelse med den nuvarande tekniken producerar den föreslagna metoden kvalitativt distinkta resultat med högre återkallande av sällsynta svar, och en bättre proveffektivitet som möjliggör utbildning med lite inledande data. Ännu viktigare är att det utgör ett viktigt steg mot visions- och språkmetoder som kan lära sig och resonera i farten.
REF dynamiskt utvalda exempelfrågor och svar under utbildningen, och kodade exempel till en stöduppsättning för att svara på frågorna.
Visual Question Answering as a Meta Learning Task
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}