本文是 MIT CSAIL & Google Research 在2020年关于 Few-Shot Learning的又一篇力作,受 ICLR 2020 的经典文章 A baseline for few-shot image classification 启发,提出了如下假设: Embeddings are the most critical factor to the performance of few-shot learning/meta learning algorithms; better embeddings wi...
A Baseline for Few-Shot Image ClassificationGuneet Singh DhillonPratik ChaudhariAvinash RavichandranStefano SoattoInternational Conference on Learning Representations
首先,将所有的meta-training set融合成一个新的数据集。并用这一整个数据集去训练embedding model。 训练嵌入模型的过程,将每个任务的训练部分的数据整合成一个大的数据集来训练嵌入模型。训练好后,将固定不变。 接着为每个任务,训练一个基础学习器。这个基础学习器的参数是由一组权重和偏置组成。在测试阶段,嵌入...
论文:A New Meta-Baseline for Few-Shot Learning 代码:https://github.com/cyvius96/few-shot-meta-baseline 地址:https://arxiv.org/abs/2003.04390 来源:arxiv Introduction 他提出了一种元基线 (Meta-Baseline)方法,通过在所有基类(base cl... 查看原文 【CRR-FMM】A Concise Review of Recent Few-shot...
与传统的机器学习技术相比,使用few-shot learning意味着从业者只需收集很少(约5个)感兴趣的咳嗽类型的示例集,从而大大降低了创建此类系统的障碍。作为另一示例,可以训练few-shot分类器来识别性骚扰的语言或非语言暗示(例如,短语或猫叫声),从而能够从音频中检测性骚扰。
20200408 ICLR-20 A Baseline for Few-Shot Image Classification - A simple finetune+entropy minimization approach with strong baseline - 一个微调+最小化熵的小样本学习方法,结果很强 20200405 ICCV-19 Variational few-shot learning Variational few-shot learning 变分小样本学习 20200405 ICLR-20...
【论文笔记】Rethinking Few-Shot Image Classification: A Good Embedding Is All You Need?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Few-shot learning is widely used as one of the standard benchmarks in meta-learning. In this work, we show that a simple baseline: learning a supervised or self-supervised representation on the meta-training set, followed by training a linear classifier on top of this representation, ...
②当在最先进的CUB数据集上和mini-ImageNet上,以及一种评估few-shot分类算法跨域泛化能力的实验设置上做比较时,一个修改baseline 的方法令人惊讶的达到了竞争的表现。 ③结果显示,当特征backbone较浅时,减少这种类内变化是一个重要因素,当骨干网络较深时,则不明显。在一个真实的跨域评估装置中,作者展示了一个baseli...
但是同样的,从mini-ImageNet的实验结果看,并不是所有方法中深度增加都会导致acc增加。作者认为可能是因为模型的泛化能力被削弱导致精度下降,所以作者再做了个实验来验证泛化能力对few-shot的影响程度。最直接的就是跨数据集实验。 从实验中发现,所有sota模型的泛化能力严重下降。baseline++的精度下降,说明减少类内差异...