Det är svårt att anpassa de djupa nätverken till nya koncept från några exempel, på grund av de höga beräkningskraven i standard finjusterande förfaranden. De flesta arbeten på få-shot lärande har därför fokuserat på enkla inlärningstekniker för anpassning, såsom närmaste grannar eller lutning nedstigning. Icke desto mindre innehåller maskininlärningslitteraturen en mängd metoder som lär sig icke-djupa modeller mycket effektivt. I det här dokumentet föreslår vi att man använder dessa snabbt konvergerande metoder som den viktigaste anpassningsmekanismen för få försök till lärande. Huvudidén är att lära ut ett djupt nätverk för att använda standardverktyg för maskininlärning, som t.ex. råsregression, som en del av sin egen interna modell, så att den snabbt kan anpassa sig till nya data. Detta kräver back-propagating fel genom lösaren steg. I normala fall skulle kostnaden för matrisverksamheten i en sådan process vara betydande, men genom att använda Woodburys identitet kan vi få det lilla antalet exempel att fungera till vår fördel. Vi föreslår både slutna och iterativa lösningar, baserade på regression och logistiska regressionskomponenter. Våra metoder utgör en enkel och ny metod för att lösa problemet med att lära sig få bilder och uppnå resultat som är konkurrenskraftiga med eller överlägsna den senaste tekniken på tre riktmärken.
Bertinetto m.fl. REF använde en differentiallösning med sluten form baserad på regression för snabb anpassning till nya kategorier.
Meta-learning with differentiable closed-form solvers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}