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#738
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
アンカーに対して異なる2つの変換を与えたクエリー、キーを用意し、クエリーに対して教師有り学習を実施し、モデルを学習する一方で、学習データの同一クラスに属する画像を負例として取得し、それぞれのモデルに対する角度に対して対称学習することで、ターゲットドメインのクラスが元ドメインのサブクラスに属する場合におけるFew-shot学習の頑健性を改善する提案
新規性
同一クラスの画像の特徴量に対するモデルとの角度に対して対称学習をするという点で新規
結果
ResNet-50+BREEDS、ResNet-12+CIFAR-100 ({5, all}-way) 及びtieredImageNet (5-way {1, 5}-shot, all-way, 1-shot) での評価で、提案手法が既存手法より良い結果を達成する一方で、最終の畳み込み層のアクティベーションマップでの視覚的な評価では提案手法を適応した場合に、対象の物体に対して良い局在性を示した
その他（なぜ通ったか？等）
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