文献

J-GLOBAL ID：202002219738991473   整理番号：20A2472192

SEN:プロトタイプ少数ショット学習ネットワークのための新しい特徴正規化非類似性測度【JST・京大機械翻訳】

SEN: A Novel Feature Normalization Dissimilarity Measure for Prototypical Few-Shot Learning Networks

著者 (7件)： Nguyen Van Nhan (UiT Machine Learning Group, UiT The Arctic University of Norway, Tromso, Norway) ,  Nguyen Van Nhan (Analytics Department, eSmart Systems, Halden, Norway) ,  Lokse Sigurd (UiT Machine Learning Group, UiT The Arctic University of Norway, Tromso, Norway) ,  Wickstrom Kristoffer (UiT Machine Learning Group, UiT The Arctic University of Norway, Tromso, Norway) ,  Kampffmeyer Michael (UiT Machine Learning Group, UiT The Arctic University of Norway, Tromso, Norway) ,  Roverso Davide (Analytics Department, eSmart Systems, Halden, Norway) ,  Jenssen Robert (UiT Machine Learning Group, UiT The Arctic University of Norway, Tromso, Norway)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12368  ページ： 118-134  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,少数ショット学習に対する識別特徴正規化を可能にする新しい非類似度測度を用いて,プロトタイプネットワーク(PN)を等化した。超球面への埋込みは直接正規化を必要とせず,最適化が容易である。著者らの理論解析は,提案した非類似性測度がユークリッド距離とNorm距離(SEN)の二乗根を表示し,その正しいプロトタイプに誘引される力埋込み点が,他のすべてのプロトタイプから反発され,全ての点のノルムを同じに保つことを示した。結果としてのSEN PNは,無視できる計算オーバヘッドとともに,付加的パラメータなしで,かなりのマージンを持つ正規PNより優れている。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *測度 ,  *学習 ,  *ネットワーク ,  粒状材 ,  球面 ,  *正規化 ,  ノルム ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  理論解析 ,  Euclid距離 ,  非類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： プロトタイプ ,  少数ショット学習 ,  正規化 ,  非類似性 ,  測度