ICLRApr, 2019
Few-shot 分类的深入探究
A Closer Look at Few-shot Classification
Wei-Yu Chen, Yen-Cheng Liu, Zsolt Kira, Yu-Chiang Frank Wang, Jia-Bin Huang
TL;DR这篇论文介绍了几种代表性的 few-shot 分类算法的一致性比较分析,包括修改的基准线方法,新的评估设置等,并揭示了在 backbones 网络较深时,减少类内变异是一个重要的因素,但与使用较浅的 backbones 网络时不太重要的结论。在现实的跨域评估设置中,我们展示了一种标准的微调实践的基准方法与其他最先进的 few-shot 学习算法相比的优越性。