Djupa neurala nätverk uppnår aldrig tidigare skådade prestandanivåer över många uppgifter och skala väl med stora mängder data, men prestanda i lågdatasystemet och uppgifter som ett skott lärande fortfarande släpar efter. Medan det senaste arbetet tyder på många hypoteser från bättre optimering till mer komplicerade nätverksstrukturer, i detta arbete vi hypotes att ha en lärbar och mer uttrycksfull likhet mål är en viktig saknad komponent. För att övervinna detta föreslår vi en nätverksdesign inspirerad av djupa kvarvarande nätverk som möjliggör en effektiv beräkning av detta mer uttrycksfulla parvisa mål. Vidare hävdar vi att legalisering är nyckeln i lärande med små mängder data, och föreslå en ytterligare generator nätverk baserat på Generative Adversarial Networks där discriminator är vårt återstående parvis nätverk. Detta ger en stark regularizer genom att utnyttja de genererade dataprover. Den föreslagna modellen kan generera rimliga variationer av exemplars över osynliga klasser och överträffar starka diskriminativa baslinjer för få skott klassificering uppgifter. Särskilt, vår återstående parvis nätverk design överträffar tidigare state-of-theart på utmanande mini-Imagenet dataset för ett skott lärande genom att få över 55 % noggrannhet för 5-vägs klassificering uppgift över osynliga klasser.
Mehrotra och Dukkipati REF föreslog ytterligare ett generatornätverk där discriminatorn är resterande parvisa nätverk som ger en stark regularizer genom att utnyttja de genererade dataprover.
Generative Adversarial Residual Pairwise Networks for One Shot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}