I detta arbete föreslår vi en ny meta-learning metod för få-shot klassificering, som lär sig överförbara förkunskaper över uppgifter och direkt producerar nätverksparametrar för liknande osynliga uppgifter med utbildningsprover. Vårt tillvägagångssätt, som kallas LGM-Net, innehåller två nyckelmoduler, nämligen TargetNet och MetaNet. Den TargetNet modulen är ett neuralt nätverk för att lösa en specifik uppgift och MetaNet modulen syftar till att lära sig att generera funktionella vikter för TargetNet genom att observera träningsprover. Vi presenterar också en intertask normaliseringsstrategi för utbildningsprocessen för att utnyttja gemensam information som delas mellan olika uppgifter. De experimentella resultaten på Omniglott och miniImageNet dataset visar att LGM-Net effektivt kan anpassa sig till liknande osedda uppgifter och uppnå konkurrenskraftiga prestanda, och resultaten på syntetiska dataset visar att överförbara förkunskaper lärs av MetaNet modulen genom att kartlägga träningsdata till funktionella vikter. LGM-Net möjliggör snabbt lärande och anpassning eftersom inga ytterligare stämsteg krävs jämfört med andra metalearningsmetoder.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF lärde sig att skapa matchande nätverk genom att lära sig överföra förkunskaper mellan olika uppgifter och direkt producera nätverksparametrar för liknande osedda uppgifter.
LGM-Net: Learning to Generate Matching Networks for Few-Shot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}