- …
- …
#353
summarized by : Kazuki Omi
どんな論文か？
アダプタを使用したFew-shot learnignを提案している論文．
タスク毎に固有のアダプタ（学習済モデルのモジュールの間に直列，または並列に追加する軽量なモジュール）を用いて ，新しいタスクやドメインに適応した．
新規性
既存の手法では，メタ学習時にタスクによらないモデルの学習とサポートセットに適応するための補助ネットワークを学習していたが，本手法ではタスクによらないモデルの中間層にタスク固有のアダプタを追加して学習させている．
結果
Meta-Datasetにおいて既存手法よりも良好な性能を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/VICO-UoE/URL
アダプタの接続方法（直列や並列）やアダプタの中の処理（行列計算やチャネルワイズの計算）など様々なアダプタで実験を行いその有効性を示したのが採択に繋がったと考えられる ．
- …
- …