Få-shot klassificering syftar till att lära en klassificerare att känna igen osedda klasser under utbildningen med begränsade märkta exempel. Även om betydande framsteg har gjorts, gör den ökande komplexiteten i nätverksdesign, meta-lärande algoritmer och skillnader i genomförande detaljer en rättvis jämförelse svårt. I detta dokument presenterar vi 1) en konsekvent jämförande analys av flera representativa få-shot-klassificeringsalgoritmer, med resultat som visar att djupare ryggrader avsevärt minskar prestandaskillnaderna mellan metoder på datauppsättningar med begränsade domänskillnader, 2) en modifierad baslinjemetod som överraskande uppnår konkurrenskraftig prestanda jämfört med toppmoderna på både miniImageNet och CUB-datauppsättningar, och 3) en ny experimentell miljö för utvärdering av cross-domain generalization förmåga för få-shot-klassificeringsalgoritmer. Våra resultat visar att minskande intra-klass variation är en viktig faktor när funktionen ryggrad är grunt, men inte lika kritisk när man använder djupare ryggrader. I en realistisk cross-domain evaluation inställning, visar vi att en baslinje metod med en standard finjustering praxis jämförs gynnsamt mot andra state-of-the-art få-shot lärande algoritmer.
Ref visar nyligen att prestandan hos befintliga klassificeringsmetoder med få bilder minskar avsevärt under domänskiften.
A Closer Look at Few-shot Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}