#328
summarized by : Yuta Tokuoka
Variational Prototyping-Encoder: One-Shot Learning With Prototypical Images

どんな論文か?

直感的な表現のための交通標識やブランドロゴのようなシンボルのone-shot learningによる識別問題について取り組んだ。本研究では、新規シンボルクラスを識別するために一般化可能なembedding空間を学習するためのVariational Prototyping-Encoder(VPE)を提案した。様々なデータセットを用いてVPEによるメトリック学習が正しく行われていることを実証した。
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新規性

プロトタイプ画像を用いたembedding空間をメタ学習することで新規画像の分類を行うためのVAEベースの新規one-shot learning手法を提案した。

結果

プロトタイプ画像分類タスクをone-shot learningしたVPEの分類精度が、SOTAの精度を超えた。また、VPEが学習したembedding空間にencodeした新規シンボルクラスがdecodeできるか定性的に評価したところ、正確に誘導できていることを示した。

その他(なぜ通ったか?等)

定性的・定量的に評価して、提案手法であるVPEがうまくワークしていることを確認している点が高評価されていると考えられる。