Målet med få-shot lärande är att lära sig en klassificerare som generaliserar väl även när tränas med ett begränsat antal utbildningsinstanser per klass. De nyligen införda meta-lärandemetoderna tar itu med detta problem genom att lära sig en generisk klassificering över ett stort antal klassificeringsuppgifter i flera klasser och generalisera modellen till en ny uppgift. Men även med ett sådant meta-lärande kvarstår problemet med låga datauppgifter i den nya klassificeringsuppgiften. I detta dokument föreslår vi Transductive Propagation Network (TPN), en ny meta-learning ram för transduktiva slutsatser som klassificerar hela testet som på en gång för att lindra problemet med låga data. Vi föreslår särskilt att lära oss att sprida etiketter från märkta instanser till omärkta testinstanser, genom att lära oss en grafkonstruktionsmodul som utnyttjar den mångfaldiga strukturen i data. TPN lär sig gemensamt både parametrarna för funktionen inbäddning och grafkonstruktionen på ett end-to-end sätt. Vi validerar TPN på flera referensdatauppsättningar, där det till stor del överträffar befintliga få-sprängda lärandestrategier och uppnår de senaste resultaten.
För att lösa problemet spred TPN REF etiketter från märkta instanser till omärkta med ett granndiagram, där grannskapets struktur är uppbyggd av en Gaussisk likhetsfunktion.
Learning to Propagate Labels: Transductive Propagation Network for Few-shot Learning
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}