Att lära av några exempel är fortfarande en viktig utmaning när det gäller maskininlärning. Trots de senaste framstegen inom viktiga områden som vision och språk erbjuder det standardstyrda djupinlärningsparadigmet inte en tillfredsställande lösning för att snabbt lära sig nya begrepp från lite data. I detta arbete, använder vi idéer från metrisk inlärning baserat på djupa neurala funktioner och från senaste framsteg som förstärker neurala nätverk med externa minnen. Vårt ramverk lär sig ett nätverk som kartlägger ett litet märkt support set och ett omärkt exempel på dess etikett, vilket undanröjer behovet av finjustering för att anpassa sig till nya klasstyper. Vi definierar sedan en-shot inlärningsproblem på vision (med Omniglot, ImageNet) och språkuppgifter. Vår algoritm förbättrar noggrannheten i ett ögonblick på ImageNet från 87,6% till 93,2% och från 88,0% till 93,8% på Omniglot jämfört med konkurrerande tillvägagångssätt. Vi visar också nyttan av samma modell för språkmodellering genom att införa en engångsuppgift på Penn Treebank.
REF föreslog ett matchande nätverk för ett enda försök till inlärning.
Matching Networks for One Shot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}