Mänsklig syn kan omedelbart känna igen nya visuella kategorier efter att ha sett bara ett eller några exempel på träning. Vi beskriver hur man lägger till en liknande förmåga till ConvNet-klassning genom att direkt ställa in de sista lagervikterna från nya träningsexempel under lågdistansinlärning. Vi kallar detta processviktstryck eftersom det direkt sätter vikter för en ny kategori baserat på en lämpligt skalad kopia av inbäddade lager aktiveringar för detta träningsexempel. Tryckprocessen utgör ett värdefullt komplement till träningen med stokastisk lutningsnedstigning, eftersom den ger omedelbar god klassificeringsprestanda och en initiering för ytterligare finjustering i framtiden. Vi visar hur denna proxybaserade inbäddningsprocess är relaterad till proxybaserade inbäddningar. Den skiljer sig dock åt genom att endast en inpräglad viktvektor lärs ut för varje ny kategori, i stället för att förlita sig på närmaste grannes avstånd till träningstillfällen som vanligtvis används med inbäddningsmetoder. Våra experiment visar att genom att använda ett genomsnitt av präglade vikter ger bättre generalisering än genom att använda inbäddningar i närmaste granne.
En liknande idé användes för att avtrycka vikter för klassificeringsskiktet i de nya kategorierna.
Low-Shot Learning with Imprinted Weights
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}