meta-learning 썸네일형 리스트형 [논문리뷰]Learning to Propagate Labels: Transductive Propagation Network for Few-shot Learning 문제인식 최근 관심을 받고 있는 few-shot learning은 각 클래스별 제한된 수의 데이터만으로 분류기를 잘 일반화 하는 것이다. 관련하여 다수의 다중 클래스 데이터로 학습하고 일반화하는 meta-learnig이 많이 사용되고 있지만 여전히 최신의 분류 문제에는 데이터가 적은 문제가 남아있다. 본 연구에서 제안하는 것은 전도성 전파망(Transductive Propagation Network, TPN)을 이용해 전체 데이터를 추론에 이용하는 meta-learning을 제안한다. 배경 개념 Few-shot learning 용어 정리 N-way K-shot way : Class 개수 shot : class당 제공하는 입력 데이터의 수 대부분의 연구들이 5-way 1-shot / 5-way 5-shot.. 더보기 이전 1 다음
