FSL2 Learning to Compare Relation Network for Few-Shot Learning(RelationNet, 2018) 리뷰 Few shot learning 서베이 논문 중 episode training부분이 이해가 잘 안됐다. 확실히 이해하기 위해 이 테크닉을 사용하는 논문 중 그나마 짧고 쉬워 보이는 RelationNet을 읽어보았다. 기존 episode training모델들과 구현상에 큰 차이는 없으며 RelationNet보다는 episode training에 조금 더 중점적으로 리뷰해보겠다. Abstract & Introduction Abstract에서는 이 논문에는 contribution을 크게 두 가지로 서술한다. end-to-end 학습이 가능 Few-shot learning과 Zero-shot learning에서 기존에 비해 높은 성능 달성 이후 이 논문에서 사용한 episode training방법에 대해 간략히.. 2024. 1. 6. A Closer Look at Few-shot Classification(2019) 리뷰 하반기 취준에 패배하고 대학원에 입학하고자 여러 분야의 논문을 가림 없이 읽고 있다. 그중 Few Shot Learning은 간간히 듣던 연구 주제라 개념을 잡기 위해 먼저 대표적인 Survey논문을 하나 읽고 리뷰해보려 한다. Abstract & Introduction Few-shot classification의 정의: 제한된 라벨의 데이터만을 사용하여 훈련시킨뒤 훈련 중에 보지 못한 라벨에 대해 분류하는 분류기를 만드는 것 저자는 논문에서 크게 세가지를 제안한다. 더 깊은 backbone이 도메인 차이가 크지 않은 데이터 간에 성능차이를 확연히 줄인다. few-shot데이터셋들에 대해 기존 SOTA보다 성능이 높은 baseline++을 제안 FSL의 시나리오에 더 적합한 평가지표 소개 도입부에서는 기.. 2023. 12. 15. 이전 1 다음
