原型网络(Prototypical Networks),是基于存在embedding的想法,这些点围绕每个类的单个原型表示(prototype representation)进行聚集。为了做到这点,我们学习了一个非线性的映射,利用神经网络将输入映射到一个embedding space,并且在embedding space中将支持集中每个类别的平均值作为类的原型。然后通过简单的查找最近的类原型对嵌...
few-shot classification : 将分类器泛化到训练集中没见过的新类别上,新的类别只有少数样本。 prototypical networks:主要解决训练数据少导致的过拟合问题。文章假设:classifier should have a very simple ind…
我们在2011年版本的加州理工学院UCSD鸟类数据集(CUB-200 2011)[31]上进行了零散的实验。 3.1 Omniglot Few-shot Classification Omniglot[16]是一个由50个字母组成的1623个手写字符的数据集。每个字符有20个例子,每个例子都是由不同的人绘制的。我们遵循Vinyals等人[29]的程序,将灰度图像的大小调整为28×28,并用9...
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.
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 ...
Code for the NeurIPS 2017 Paper "Prototypical Networks for Few-shot Learning" - jakesnell/prototypical-networks
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 ...
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...
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: ...
We propose prototypical networks for the problem of few-shot classification, where a classifier must generalize to new classes not seen in the training set, given only a small number of examples of each new class. Prototypical networks learn a metric space in which classification can be performe...