Klassificerare för maskininlärning tränas ofta för att känna igen en uppsättning fördefinierade klasser. I många verkliga tillämpningar är det dock ofta önskvärt att ha flexibilitet när det gäller att lära sig ytterligare begrepp, utan omskolning på hela utbildningssetet. Detta dokument tar upp detta problem, ökande några-shot lärande, där ett regelbundet klassificeringsnätverk redan har utbildats för att känna igen en uppsättning basklasser; och flera extra nya klasser övervägs, var och en med bara ett fåtal märkta exempel. Efter att ha lärt sig de nya klasserna utvärderas sedan modellen utifrån den totala prestandan för både basklasser och nya klasser. I detta syfte föreslår vi en meta-lärande modell, Attractor Network, som legaliserar inlärningen av nya klasser. I varje episod, vi tränar en uppsättning nya vikter för att känna igen nya klasser tills de konvergerar, och vi visar att tekniken för återkommande back-propagation kan bakåt-propagate genom optimeringsprocessen och underlätta inlärningen av attraherar nätverk regularizer. Vi visar att det lärda attraherarnätverket kan känna igen nya klasser samtidigt komma ihåg gamla klasser utan att behöva granska den ursprungliga utbildningen uppsättning, prestanda baslinjer som inte förlitar sig på en iterativ optimeringsprocess.
På samma sätt använde REF återkommande back-propagation för att träna en uppsättning nya vikter för att uppnå god total klassificeringsprestanda på både basklasser och nya klasser.
Incremental Few-Shot Learning with Attention Attractor Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}