Att lära sig en kategori från få exempel är en utmanande uppgift för visionsalgoritmer, medan psykologiska studier har visat att människor kan generalisera korrekt även från ett enda tillfälle (en-shot lärande). Den mest ackrediterade hypotesen är att människor kan utnyttja förkunskaper när de lär sig en ny relaterad kategori. I detta dokument presenteras en SVM-baserad modellanpassningsalgoritm som kan utföra kunskapsöverföring för en ny kategori när det finns mycket begränsade exempel. Med hjälp av en leaveone-out uppskattning av den viktade felprocenten bestämmer algoritmen automatiskt var man ska överföra (på vilken känd kategori man ska förlita sig), hur mycket man ska överföra (graden av anpassning) och om det är värt att överföra något alls. Dessutom tar en viktad minst-square förlustfunktion optimalt hand om data obalans mellan negativa och positiva exempel. Experiment som presenteras på två olika objektkategoriers databaser visar att den föreslagna metoden kan utnyttja tidigare kunskaper för att undvika negativ överföring. Den övergripande klassificeringsprestandan ökas jämfört med vad som skulle uppnås genom att börja från början. Dessutom när antalet redan inlärda kategorier ökar, kan algoritmen lära sig en ny kategori från ett prov med ökande precision, dvs.. det kan utföra en-shot lärande.
Tommasi och Caputo REF använder SVM-parametrarna från en objektklass som föregångare för en ny relaterad objektklass.
The more you know , the less you learn : from knowledge transfer to one-shot learning of object categories
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}