I några bilder klassificering, är vi intresserade av att lära algoritmer som utbildar en klassificerare från bara en handfull märkta exempel. Den senaste tidens framsteg när det gäller klassificering med få bilder har varit meta-lärande, där en parameteriserad modell för en inlärningsalgoritm definieras och utbildas i episoder som representerar olika klassificeringsproblem, var och en med ett litet märkt träningsset och dess motsvarande testset. I detta arbete för vi fram detta få-shot klassificering paradigm mot ett scenario där omärkta exempel finns också inom varje episod. Vi betraktar två situationer: en där alla omärkta exempel antas tillhöra samma grupp av klasser som de märkta exemplen på episoden, samt den mer utmanande situationen där exempel från andra distraherande klasser också ges. För att ta itu med detta paradigm föreslår vi nya utbyggnader av Prototypic Networks (Snell et al., 2017) som utökas med förmågan att använda omärkta exempel vid tillverkning av prototyper. Dessa modeller utbildas på ett end-to-end sätt om episoder, för att lära sig att utnyttja de omärkta exemplen framgångsrikt. Vi utvärderar dessa metoder på versioner av Omniglott och miniImageNet riktmärken, anpassade till detta nya ramverk förstärkt med omärkta exempel. Vi föreslår också en ny uppdelning av ImageNet, bestående av en stor uppsättning klasser, med en hierarkisk struktur. Våra experiment bekräftar att våra Prototypiska nätverk kan lära sig att förbättra sina förutsägelser på grund av omärkta exempel, ungefär som en halvövervakad algoritm skulle.
I REF föreslår författarna att prototypiska nätverk utvidgas till en halvövervakad inställning genom att använda omärkta exempel samtidigt som prototyper produceras.
Meta-Learning for Semi-Supervised Few-Shot Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}