Få-shot lärande för djupa neurala nätverk är ett mycket utmanande och viktigt problem i många datorseende uppgifter. I detta sammanhang riktar vi oss mot kunskapsöverföring från en uppsättning med rikliga data till andra uppsättningar med få tillgängliga exempel. Vi föreslår två enkla och effektiva lösningar: (i) tät klassificering över funktionskartor, som för första gången studerar lokala aktiveringar inom området för få skott lärande, och (ii) implantering, det vill säga att ansluta nya neuroner till ett tidigare utbildat nätverk för att lära sig nya, uppgiftsspecifika funktioner. Implanting möjliggör utbildning av flera skikt i de få skott regim, avgår från de flesta relaterade metoder som härrör från metrisk inlärning som tränar endast det sista lagret. Båda bidragen visar konsekventa vinster när de används individuellt eller gemensamt och vi rapporterar toppmoderna resultat på några-shot klassificering på miniImageNet. 1 Vi använder notationen [i] := {1,..., i} för i N.
Under tiden, Lifchitz et al. I REF föreslogs tät klassificering över funktionskartor för att dra full nytta av lokala aktiveringar och rumslig information.
Dense Classification and Implanting for Few-Shot Learning
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}