I detta dokument behandlas problemet med att sluta sig till bildetiketter från bilder när endast ett fåtal kommenterade exempel finns tillgängliga vid utbildningstidpunkten. Denna setup kallas ofta låg-shot lärande, där en standard strategi är att omskola de sista skikten av ett konvolutionellt neuralt nätverk lärt sig på separata klasser där utbildning exempel är riklig. Vi anser att en semi-övervakad inställning baserad på en stor samling bilder för att stödja etikettutbredning. Detta är möjligt genom att utnyttja de senaste framstegen när det gäller konstruktion av storskaliga likhetsdiagram. Vi visar att trots dess konceptuella enkelhet, skalningsmärkning förökning upp till hundra miljoner bilder leder till state of the art noggrannhet i låg-shot lärande regim. • Vi gör en storskalig utvärdering av spridningsmetoder för halvövervakat lärande och jämför
Douze m.fl. REF antar rikliga omärkta bilder och antar etikettutbredning i en halvövervakad inställning.
Low-Shot Learning with Large-Scale Diffusion
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}