[B! learning][loss function][few-shot] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

learningとloss functionとfew-shotに関するarxiv_readerのブックマーク (22)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.12894v2
arxiv_reader 2024/03/20
arXiv

arXiv reaDer

loss function

embedding

few-shot

zero-shot

learning

classification

benchmark

contrastive
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.19996v1
arxiv_reader 2023/11/01
benchmark

learning

few-shot

differentiable

arXiv

dataset

embedding

arXiv reaDer

loss function

manifold
リンク
不均衡な伝達的少数ショット学習のための適応多様体
arxiv_reader 2023/04/28
トランスダクティブフューズショット学習アルゴリズムは、ラベルのないクエリを活用することで、インダクティブアルゴリズムよりも大幅に優れたパフォーマンスを示しました。ただし、そのようなメソッドの大部

learning

manifold

arXiv

few-shot

loss function

benchmark

dataset

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.11959v2
arxiv_reader 2023/04/25
自動錠剤認識システムは、病院の効率を改善し、視覚障害のある人々を助け、交差感染を回避する上で非常に重要です。ただし、ディープラーニングに基づく既存の錠剤認識システムのほとんどは、十分なトレーニング

few-shot

loss function

attention

adaptation

learning

classification

arXiv

representation

dataset

arXiv reaDer
リンク
自動運転のための数ショット 3D LiDAR セマンティックセグメンテーション
arxiv_reader 2023/02/20
自動運転では、新しいオブジェクトと注釈の欠如が、ディープラーニングに基づく従来の 3D LiDAR セマンティックセグメンテーションに挑戦しています。少数ショット学習は、これらの問題を解決するため

arXiv reaDer

3D

loss function

LiDAR

learning

few-shot

semantic segmentation

arXiv

autonomous driving

knowledge distillation
リンク
少数ショットクラスの増分学習のためのニューラルコラプスに触発された特徴分類器の整列
arxiv_reader 2023/02/07
少数のクラス増分学習 (FSCIL) は、新しいセッションの新しいクラスごとに少数のトレーニングサンプルしかアクセスできないため、困難な問題でした。バックボーンを微調整したり、以前のセッションでトレ

dataset

loss function

classification

learning

few-shot

arXiv reaDer

arXiv
リンク
GAS-NeXt: Few-Shot Cross-Lingual Font Generator
arxiv_reader 2022/12/07
新しいフォントの生成は、特に中国語のような大量の文字を含む言語では、時間と労力がかかります。さまざまな深層学習モデルが、そのスタイルのいくつかの参照文字を含む新しいフォントを効率的に生成する能力を実証

dataset

learning

metric

arXiv reaDer

generative

arXiv

loss function

few-shot
リンク
識別可能で転送可能なワンステージの少数ショットオブジェクト検出器に向けて
arxiv_reader 2022/10/13
最近のオブジェクト検出モデルでは、新しいクラスのオブジェクトをトレーニングするために大量の注釈付きデータが必要です。少数ショットオブジェクト検出 (FSOD) は、少数のサンプルのみを指定して新しい

learning

loss function

augmentation

few-shot

arXiv

arXiv reaDer

detection

benchmark
リンク
iFS-RCNN：インクリメンタルな数ショットのインスタンスセグメンター
arxiv_reader 2022/06/01
このホワイトペーパーでは、古いクラスのトレーニング例にアクセスできなくなったときに新しいオブジェクトクラスのいくつかの例が到着する、インクリメンタルな数ショットのインスタンスのセグメンテーションについ

arXiv reaDer

dataset

Bayesian

few-shot

learning

arXiv

loss function

metric

segmentation
リンク
GDC-少数ショット学習のための一般化分布キャリブレーション
arxiv_reader 2022/04/12
大きなラベル付きデータセットを組み立てるにはかなりの時間と労力がかかるため、機械学習で重要な問題となるショット学習はほとんどありません。ほとんどの数ショット学習アルゴリズムには、2つの制限のいずれかが

domain

arXiv reaDer

loss function

arXiv

learning

classification

few-shot

dataset
リンク
普遍的な表現：複数のタスクとドメイン学習の統一された見方
arxiv_reader 2022/04/07
普遍的な表現、単一の深い神経ネットワークを通じて、複数の視覚タスクと視覚領域を共同で学習する統一された外観を提案します。複数の問題を同時に学習するには、大きさと特性が異なる複数の損失関数の加重和を最小

learning

few-shot

classification

dataset

arXiv reaDer

arXiv

representation

domain

loss function
リンク
制約付き少数ショットクラス-インクリメンタルラーニング
古いクラスの以前の知識を忘れることなく、新しいデータから新しいクラスを継続的に学習することは、非常に困難な研究課題です。さらに、そのような学習は特定のメモリを尊重する必要があり、（i）トレーニングサンプルはクラスごとに数個に制限され、（ii）新しいクラスを学習するための計算コストは一定のままであり、（iii）モデルのメモリフットプリントは、観察されたクラスの数に応じて最大で直線的に増加します。上記の制約を満たすために、C-FSCILを提案します。これは、凍結されたメタ学習された特徴抽出器、トレーニング可能な固定サイズの完全に接続されたレイヤー、および遭遇した数と同じ数のベクトルを格納する書き換え可能な動的に成長するメモリで構成されています。クラス。 C-FSCILは、新しいクラスを学習する際の精度と計算メモリコストの間のトレードオフを提供する3つの更新モードを提供します。 C-FSCILは
arxiv_reader 2022/04/01
古いクラスの以前の知識を忘れることなく、新しいデータから新しいクラスを継続的に学習することは、非常に困難な研究課題です。さらに、そのような学習は特定のメモリを尊重する必要があり、（i）トレーニングサン

compression

loss function

arXiv reaDer

embedding

representation

dataset

arXiv

learning

few-shot
リンク
確率的近似によるマルチタスクメタ学習の修正
arxiv_reader 2021/10/27
メタ学習手法は、低データ体制で新しいタスクに迅速に適応できる学習アルゴリズムを構築することを目的としています。このようなアルゴリズムの主なベンチマークの1つは、数ショットの学習問題です。このホワイトペ

approximation

learning

arXiv

multi-task

benchmark

few-shot

arXiv reaDer

loss function
リンク
少数ショット学習のためのタスク適応損失関数を使用したメタ学習
arxiv_reader 2021/10/11
数ショットの学習シナリオでは、各タスクで使用できるラベル付きの例が非常に少ない場合に、新しい目に見えない例を一般化して適切に実行することが課題になります。モデルにとらわれないメタ学習（MAML）は、そ

few-shot

learning

domain

loss function

arXiv reaDer

classification

regularization

arXiv
リンク
斜め多様体のトランスダクティブ少数ショット分類
arxiv_reader 2021/08/10
少数ショット学習（FSL）は、限られたデータで学習しようとします。この作業では、ユークリッド空間での特徴抽出と、斜め多様体（OM）での測地線距離計量を実行します。特に、より良い特徴抽出のために、空間ピ

pooling

manifold

metric

learning

few-shot

arXiv

loss function

classification

arXiv reaDer
リンク
DeepTeeth：モバイルおよびハンドヘルドデバイス用の歯の写真ベースの人間認証システム
arxiv_reader 2021/07/29
この論文では、モバイルおよびハンドヘルドデバイスでの人間認証のための新しい生体認証モダリティである歯の写真を提案します。生体認証サンプルは、歯の領域を登録するための特定のマーカーを備えたモバイルアプリ

arXiv reaDer

arXiv

regularization

biometrics

few-shot

human

loss function

classification

learning

embedding
リンク
合理的な攻撃者に対する未知のプレゼンテーション攻撃の検出
arxiv_reader 2021/07/06
過去10年間でプレゼンテーション攻撃の検出とマルチメディアフォレンジックの分野で目覚ましい進歩があったにもかかわらず、これらのシステムは実際の環境での攻撃に対して依然として脆弱です。既存のソリューショ

adversarial

detection

arXiv

few-shot

loss function

learning

arXiv reaDer
リンク
数ショット学習のためのテンソル機能幻覚
arxiv_reader 2021/06/11
少数のショットの分類は、限られた監督だけでなく限られたデータも与えられた例を分類するという課題に対処します。魅力的なソリューションは、合成データの生成です。ただし、そのような方法のほとんどは、入力スペ

augmentation

few-shot

GAN

arXiv

loss function

synthesis

dataset

learning

arXiv reaDer

classification
リンク
テンソル幻覚による数ショット学習
arxiv_reader 2021/04/20
少数のショットの分類は、限られたラベル付きデータのみを与えられた例を分類するという課題に対処します。強力なアプローチは、データ拡張を超えて、データ合成に向けることです。ただし、少数ショット分類のデータ

augmentation

few-shot

learning

arXiv

dataset

synthesis

loss function

arXiv reaDer

classification
リンク
正射影損失
arxiv_reader 2021/03/26
ディープニューラルネットワークは、ソフトマックスクロスエントロピー（CE）損失が事実上の目的関数として出現するなど、さまざまな分類タスクで優れたパフォーマンスを実現しています。 CEの損失により、クラ

loss function

arXiv

learning

arXiv reaDer

adversarial

domain

clustering

few-shot

classification

representation
リンク
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