Few-shot learning (FSL) methods typically assume clean support sets with accurately labeled samples when training on novel classes. This assumption can often be unrealistic: support sets, no matter how small, can still include mislabeled samples. Robustness to label noise is therefore essential for FSL methods to be practical, but this problem surprisingly remains largely unexplored. To address mislabeled samples in FSL settings, we make several technical contributions. (1) We offer simple, yet effective, feature aggregation methods, improving the prototypes used by ProtoNet, a popular FSL technique. (2) We describe a novel Transformer model for Noisy Few-Shot Learning (TraNFS). TraNFS leverages a transformer's attention mechanism to weigh mislabeled versus correct samples. (3) Finally, we extensively test these methods on noisy versions of MiniImageNet and TieredImageNet. Our results show that TraNFS is on-par with leading FSL methods on clean support sets, yet outperforms them, by far, in the presence of label noise.


翻译:少见的学习方法(FSL)通常假定在新课程培训时使用清洁的辅助组和贴有准确标签的样本。这种假设往往不切实际:支持组,无论多么小,仍然可以包括贴有错误标签的样本。因此,贴上标签的噪音对于FSL方法切实可行至关重要,但这个问题令人惊讶地基本上仍未探讨。为了解决FSL设置中贴有错误标签的样本,我们做出了一些技术贡献。 (1) 我们提供简单而有效的特征汇总方法,改进广受欢迎的FSFL技术,即ProtoNet使用的原型。 (2) 我们描述了新颖的Nosy少热学习变异器模型。TraNFS利用变压器的注意机制对标签错误与正确的样本进行权衡。(3) 最后,我们广泛测试MiniimageNet和铁路尼米格网的噪音。我们的结果显示,TraNFSS在清洁支持组方面采用领先的FSL方法,但远超过标签噪音。

12
下载
关闭预览

相关内容

小样本学习(Few-Shot Learning,以下简称 FSL )用于解决当可用的数据量比较少时,如何提升神经网络的性能。在 FSL 中,经常用到的一类方法被称为 Meta-learning。和普通的神经网络的训练方法一样,Meta-learning 也包含训练过程和测试过程,但是它的训练过程被称作 Meta-training 和 Meta-testing。
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
94+阅读 · 2020年5月31日
【Google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
72+阅读 · 2020年4月24日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
54+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
小样本学习(Few-shot Learning)综述
机器之心
18+阅读 · 2019年4月1日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
21+阅读 · 2020年10月11日
Attentive Graph Neural Networks for Few-Shot Learning
Arxiv
40+阅读 · 2020年7月14日
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
16+阅读 · 2018年12月10日
VIP会员
相关VIP内容
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
94+阅读 · 2020年5月31日
【Google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
72+阅读 · 2020年4月24日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
54+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
小样本学习(Few-shot Learning)综述
机器之心
18+阅读 · 2019年4月1日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员