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Unsupervised Embedding Adaptation via Early-Stage Feature Reconstruction for Few-shot Classification, ICML 2021

Dong Hoon Lee and Sae-Young Chung

연구는 소수 분류를 위한 비지도 임베딩 적응 기법을 다룹니다.

심층학습이 일반화를 암기에 비해 빠르게 한다는 점에 기반하여, 연구는 특징복원학습과 차원 기반 초기종료 기법을 결합한 비지도 임베딩 적응 기법인 ESFR(Early-Stage Feature Reconstruction) 제안합니다.

일반적인 소수 분류 벤치마크에서 ESFR 기존 소수 분류 기법들과 함께 사용되어 일관된 성능 향상을 보였습니다.

또한, Transductive 기법과 함께 사용되었을 mini-ImageNet, tiered-ImageNet CUB 데이터 세트에서 새로운 state-of-the-art 성능을 달성하였으며, 특히 1-샷에서 이전 최고 성능 방법보다 1.2~2.0% 높은 성능을 보였습니다.