I den här artikeln är vi intresserade av inlärningsproblemet. I synnerhet fokuserar vi på ett utmanande scenario där antalet kategorier är stort och antalet exempel per ny kategori är mycket begränsat, t.ex. Ett, två eller tre. Motiverade av det nära sambandet mellan parametrarna och aktiveringarna i ett neuralt nätverk associerat med samma kategori, föreslår vi en ny metod som kan anpassa ett förtränat neuralt nätverk till nya kategorier genom att direkt förutsäga parametrarna från aktiveringarna. Noll träning krävs i anpassning till nya kategorier, och snabb slutledning realiseras genom ett enda framåt pass. Vi utvärderar vår metod genom att göra några bilder på Im-ageNet-datasetet, som uppnår den senaste klassificeringsnoggrannheten för nya kategorier med en betydande marginal samtidigt som man bibehåller jämförbara prestanda för de storskaliga kategorierna. Vi testar också vår metod på MiniImageNet dataset och den överträffar starkt de tidigare toppmoderna metoderna.
Motiverad av korrelationen mellan klassificeringsparametrar och nätverksaktiveringar, Qiao et al. REF förutsäger direkt klassificeringsparametrarna från aktiveringarna.
Few-Shot Image Recognition by Predicting Parameters from Activations
{'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']}