Vi föreslår prototypiska nätverk för problemet med en klassificering med få bilder, där en klassificering måste generaliseras till nya klasser som inte syns i utbildningssetet, med endast ett litet antal exempel på varje ny klass. Prototypiska nätverk lär sig ett metriska utrymme där klassificering kan utföras genom att beräkna avstånd till prototyp representationer av varje klass. Jämfört med den senaste tidens metoder för att lära sig få bilder återspeglar de en enklare induktiv partiskhet som är fördelaktig i detta system med begränsade data och som ger utmärkta resultat. Vi tillhandahåller en analys som visar att några enkla designbeslut kan ge betydande förbättringar jämfört med den senaste tidens tillvägagångssätt med komplicerade arkitektoniska val och meta-lärande. Vi utökar ytterligare prototypiska nätverk till noll-shot lärande och uppnå state-of-t heart resultat på CU-Birds datauppsättning.
Prototypiska nätverk REF lär sig att klassificera testexempel genom att beräkna avstånd till prototypegenskaper vektorer i de nya kategorierna.
Prototypical Networks for Few-shot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}