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#852
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
Test時にデータを参考セットからサーチし，選択したデータから追加学習を行うVQA手法の提案．提案手法は入力の質問と画像から動的に参考データから必要な情報をサンプリングし，サンプリングしたデータを用いてVQAの学習プロセスを行い，gradient-based meta learning手法を用いて学習されたウェイトをVQAモデルにadaptationを行う．
新規性
ほかの伝統的なCVかNLPのタスクと比べ，VQAのようなV and Lタスクに対し，すべての学習すべき情報を学習データだけに含むことが大きな問題点である．この文章ではExternal sourceを活用したVQAタスク及び手法の提案．
結果
VQA-CP v2データセット(学習とテストデータの回答分布をずらしたデータセット設定)においてSOTAな精度を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
VQAデータセットだけではなく，ほかのV and L知識も活用できる(例：Image Captioningのデータ)．
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