在训练和测试时保持shot数目一致,query查询点的个数为每个类别15个。 实验分别对1-shot和5-shot的设置进行训练episode为5-way和20-way的训练,结果表明训练episode中设置更高的类别,对实验的结果有一定的增益效果。这是因为更高的way设置有助于网络进行更好的泛化,迫使模型在embedding空间做出更细粒度的决策。 (3)...
由于数据集有限,分类器会有一个inductive bias(归纳偏差),作者基于这种想法,提出了原型网络(Prototypical Networks):存在一种 embedding,使得其中每个类(所有samples)的点聚集在每个类的单个原型表示周围。这一点和成语“物以类聚,人以群分”有点“类似”。 2 few-shot learning 本质在做什么 few-shot learning 也...
论文信息:Snell J, Swersky K, Zemel R. Prototypical networks for few shot learning[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017: 4077 4087.
本文提出的的Prototypical Networks(P-net)思想与match network(M-net)十分相似,但也有几个不同点:1.使用了不同的距离度量方式,M-net中是cosine度量距离,P-net中使用的是属于布雷格曼散度(详见论文)的欧几里得距离。2.二者在few-shot的场景下不同,在one-shot时等价(one-shot时取得的原型就是支持集中的样本)3....
Prototypical Networks for Few-shot Learning 摘要 我们提出了原型网络,用于解决少样本分类问题,在这种情况下,分类器必须对训练集中未见的新类进行归纳,而每个新类只有少量的例子。原型网络学习一个度量空间,在这个空间中,可以通过计算与每个类别的原型表示的距离来进行分类。与最近的少样本学习方法相比,它们反映了一种...
实验设置;使用mini-ImageNet完成元训练阶段,在八个数据集上(CUB, Cars,Places, Plantae, ChestX, ISIC, EuroSAT and CropDisease),进行评估。使用Resnet-10作为特征提取器。目标领域位N-way,1 or 5-shot ,任务,使用欧几里得距离。 1、与原型网络的基线对比: ...
Snell, Jake,et al. “Prototypical Networks for Few-Shot Learning.” Advances in NeuralInformation Processing Systems, 2017, pp. 4077–4087. 一、论文发表简要信息: 图1 文章信息 这是NIPS-2017 Poster的一篇文章。 二、论文的主要思想: 图2 原型网络示意图 ...
Prototypical Networks for Few-shot LearningJake SnellUniversity of Toronto ∗Vector InstituteKevin SwerskyTwitterRichard ZemelUniversity of TorontoVector InstituteCanadian Institute for Advanced ResearchAbstractWe propose Prototypical Networks for the problem of few-shot classif ication, wherea classif ier ...
小样本学习(few-shot learning)之——原形网络(Prototypical Networks),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
几篇论文实现代码:《Prototypical Networks for Few-shot Learning》(2017) GitHub:http://t.cn/ELgrt9F 《3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training》(201...