Syftet med detta dokument är att utforma bildklassificeringssystem som efter en inledande utbildningsfas med flera arbetsuppgifter automatiskt kan anpassas till nya uppgifter som uppstår vid provtillfället. Vi introducerar ett villkorligt neuralt processbaserat förhållningssätt till den multi-task klassificeringsinställningen för detta ändamål, och etablera kopplingar till meta-lärande och få-shot lärande litteratur. Den resulterande metoden, kallad CNAPS, omfattar en klassificering vars parametrar moduleras av ett anpassningsnätverk som tar den aktuella uppgiftens datauppsättning som indata. Vi visar att CNAPS uppnår toppresultat på det utmanande META-DATASET-riktmärket för högkvalitativ överföringsutbildning. Vi visar att strategin är robust och att man undviker både överbemanning i system med låga stötar och underbemanning i system med höga stötar. Tidtagningsförsök visar att CNAPS är beräkningseffektivt vid testtid eftersom det inte innebär gradientbaserad anpassning. Slutligen visar vi att utbildade modeller omedelbart kan användas för fortlöpande lärande och aktivt lärande där de kan överträffa befintliga metoder som inte utnyttjar överföringslärande.
Det är den senaste tekniken för några bilder klassificering REF.
Fast and Flexible Multi-Task Classification Using Conditional Neural Adaptive Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}