Få träffar klassifikation (FSC) är utmanande på grund av bristen på märkta utbildningsdata (t.ex. Endast en märkt datapunkt per klass). Meta-learning har visat sig ge lovande resultat genom att lära sig att initiera en klassificeringsmodell för FSC. I detta dokument föreslår vi en ny halvövervakad meta-learning-metod som kallas inlärning till självträning (LST) som utnyttjar omärkta data och specifikt meta-lär sig hur man ska plocka och märka sådana oövervakade data för att ytterligare förbättra prestanda. I detta syfte utbildar vi LST-modellen genom ett stort antal halvövervakade uppgifter. På varje uppgift tränar vi ett par bilder modell för att förutsäga pseudoetiketter för omärkta data, och sedan iterera självträning steg på märkta och pseudo-märkta data med varje steg följt av finjustering. Vi lär oss dessutom en mjuk viktning nätverk (SWN) för att optimera självträning vikter pseudo etiketter så att bättre en kan bidra mer till lutning nedstigning optimering. Vi utvärderar vår LST metod på två ImageNet riktmärken för semi-övervakade få-shot klassificering och uppnå stora förbättringar över state-of-the-art 2.
I det senaste arbetet inom REF föreslås delvis övervakade få shot-lärande med självutbildning.
Learning to Self-Train for Semi-Supervised Few-Shot Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}