We extend this idea further to explicitly model the distribution-level relation of one example to all other examples in a 1-vs-N manner. We propose a novel approach named distribution propagation graph network (DPGN) for few-shot learning. It conveys both the distribution-level relations and instance-level relations in each few-shot learning task. To combine the distribution-level relations and instance-level relations for all examples, we construct a dual complete graph network which consists of a point graph and a distribution graph with each node standing for an example. Equipped with dual graph architecture, DPGN propagates label information from labeled examples to unlabeled examples within several update generations. In extensive experiments on few-shot learning benchmarks, DPGN outperforms state-of-the-art results by a large margin in 5% $\sim$ 12% under supervised settings and 7% $\sim$ 13% under semi-supervised settings.


翻译:我们进一步扩展这一想法,以1-vs-N方式将一个实例的分布级别关系与所有其他实例建立明确模型。我们建议采用名为分布图网络(DPGN)的新颖方法,进行几眼学习。它传达了每个短眼学习任务的分配级别关系和实例级别关系。要将所有实例的分布级别关系和实例级别关系结合起来,我们就建立一个双全图网络,由点图和每个节点的分布图组成,作为一个例子。用双图结构设备,DPGN将标注的例子信息标记为几代内未标出的例子。在对几眼的学习基准进行的广泛实验中,DPGN以5% $sim$ 12% 和 7% zim$ 13% 的半监控环境下,以5% $sim$ 。

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