Få-shot klassificering består av att lära sig en prediktiv modell som effektivt kan anpassa sig till en ny klass, med bara några få kommenterade prover. För att lösa detta utmanande problem har metalärandet blivit ett populärt paradigm som förespråkar förmågan att "lära sig anpassa sig". Den senaste tidens arbeten har dock visat att enkla inlärningsstrategier utan meta-lärande skulle kunna vara konkurrenskraftiga. I detta dokument går vi ett steg längre och visar att det är möjligt att avsevärt överträffa dagens metalearning-teknik genom att ta itu med den grundläggande högvariabilitetsfrågan om klassificerare med få shot-utbildningar. Vår strategi består i att utforma en ensemble av djupa nätverk för att utnyttja skillnaderna mellan klassificeringarna, och införa nya strategier för att uppmuntra nätverken att samarbeta, samtidigt som vi uppmuntrar förutsägelsemångfald. Utvärdering sker på mini-ImageNet, nivå-ImageNet och CUB dataset, där vi visar att även ett enda nätverk som erhålls genom destillation ger state-of-t heart resultat.
I REF ensemble metoder för få-shot lärande utvärderas.
Diversity With Cooperation: Ensemble Methods for Few-Shot Classification
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}