Få försök har blivit nödvändiga för att ta fram modeller som generaliseras från några få exempel. I detta arbete identifierar vi att metriska skalning och metrisk uppgiftskonditionering är viktiga för att förbättra prestandan hos få-shot algoritmer. Vår analys visar att enkel metriska skalning helt ändrar karaktären av få-shot algoritmparameter uppdateringar. Metrisk skalning ger förbättringar upp till 14% i noggrannhet för vissa mått på mini-Imagenet 5-vägs 5-shot klassificering uppgift. Vi föreslår vidare ett enkelt och effektivt sätt att konditionera en inlärare på uppgiftsprovet, vilket resulterar i att lära sig ett uppgiftsberoende metriska utrymme. Dessutom föreslår vi och testar empiriskt ett praktiskt end-to-end optimeringsförfarande baserat på hjälpuppgiftssamträning för att lära sig ett uppgiftsberoende metriska utrymme. Den resulterande få-shot lärande modell baserad på den uppgiftsberoende skala metriska uppnår state of the art på mini-Imagenet. Vi bekräftar dessa resultat på ytterligare några bilder dataset som vi introducerar i detta dokument baserat på CIFAR100.
TADAM REF producerar ett aktivitetsberoende metriska utrymme baserat på konditionering av en inlärare på aktivitetsuppsättningen.
TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems 31, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}