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A New Meta-Baseline for Few-Shot Learning.docx

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A New Meta-Baseline for Few-Shot Learning的中文翻译 (近些年来元学习成为对于小样本学习的流行框架，目的是从小样本分类任务的集合中学习模型。尽管一些越来越多的元学习模型正在出现，我们的研究揭示了一些被忽略的简单基线，提出了一种元基线方法)

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对于小样本学习的一个新的元基线

摘要：

近些年来元学习成为对于小样本学习的流行框架，目的是从小样本分类任

务的集合中学习模型。尽管一些越来越多的元学习模型正在出现，我们的研究

揭示了一些被忽略的简单基线，提出了一种元基线方法，在所有基类上预训练

一个分类器，在最近中心基于小样本学习分类算法进行元学习，它大大超过了

最近的最先进的方法（sota）。为什么这个简单的方法效果这么好？在元学习

阶段，我们观察到，从基类中更好地推广不可见任务的模型可以降低来自新类

的任务的性能，表明潜在的客观差异。我们发现，预训练和从预先训练的分类

器继承一个好的小样本分类度量对于元基线是重要的，这可能有助于模型更好

地利用具有更强可转移性的预训练代表。此外，我们研究了什么时候在这个元

基线需要元学习。我们的工作为这一领域建立了一个新的坚实的基准，并为进

一步理解对于小样本学习的元学习框架中的现象提供了线索。

1、介绍：

虽然人类已经表现出难以置信的能力，从很少的例子中学习，然后推广到

许多不同的新例子，目前的深度学习方法仍然依赖于大规模的训练数据，为了

模仿这种人类的泛化能力。小样本学习(Fei-Fei 等人，2006 年；Vinyals 等人，

2016 年)被提出用于训练深度网络，以理解一个新的概念，基于少量标注样本，

因为直接学习大量的参数与很少的样本是非常具有挑战性的，而且很有可能导

致过拟合，一个实际的解决是应用迁移学习。我们可以先在有足够样本的公共

类（基类）上训练深度模型，然后将模型转移到仅基于少数几个例子的新类上

学习。

元学习框架的小样本学习遵循学会学习的关键思想。具体来说，它从属于

基类的训练样本中提取少量的学习任务，并优化模型以在这些任务上表现良好。

一个任务通常采用 N-way 和 K-shot 的形式，其中包含 N 个类，每个类中具有 K

支持样本（训练集）和 Q 查询样本（验证集）。目的是在学习了 N×K 支持样本

后，将这些 N×Q 查询样本成功分类为 N 个类。在元学习框架下，对模型进行直

接优化，使其在小样本任务上表现良好。基于这一思想，最近的工作集中在改

进元学习结构，而小样本学习本身已经成为评价元学习算法的常见测试平台。

越来越多的元学习方法用于小样本学习，但改进这些基线方法中很少有效果的。

我们首先采用一个简单而有效的基线进行小样本学习，我们将这个基线命

名为分类器-基线，在分类器-基线中，我们首先在基类上预先训练一个分类器

来学习视觉表示，然后删除最后一个依赖于类的全连接(FC)层。给定一个具有

少量样本的新类，我们计算给定样本的平均特征，并利用特征空间中的余弦距

离，用最近质心对查询样本进行分类即余弦最近质心。这一过程也可以看作是

估计新类的最后 FC 权重，但不需要为新类训练参数。虽然在(Chen 等人，2019

年)中也做了类似的尝试，但他们为新的类微调了一个新的 FC 层，并遵循了与

sota 方法不同的设置。相反，我们没有遵循它们，仅简单使用了最近的质心度

量，并使用标准的 Image Net 样优化设置来训练我们的模型，从而提高了模型的

效率和性能。

图 1，本文提出了简单而有效的分类器-基线和元-基线。从 1a 开始，我们观察到 Meta-

Baseline 优于元学习，特别是在深层主干中还有大数据集。在 1b 所示的 Meta-Baseline

的元学习阶段，我们观察到当模型更好地推广到基类中不可见的任务时，它的小样本分类

执行在新类中的 CE 可以减少，这表明元学习框架中存在客观差异。

我们观察到这个分类器-基线的性能与许多最近最先进的元学习方法相当，

甚至优于许多最先进的元学习方法，尽管它既没有优化到很少的任务作为元学

习或有额外的微调。

我们能让元学习实际上改善分类器基线吗？在本文中，我们认为分类预训

练和元学习都有自己的优势对于小样本学习，我们提出了 Meta-Baseline 将这两

者的优势进行了简单结合。在 Meta-Baseline 中，我们使用预先训练的分类器-基

线初始化模型，并使用余弦最近轮廓度量执行元学习，这是在 Clsifier-Baselin

中的评估度量。经验上，我们观察到 Meta 基线可以进一步提高分类器-基线的

性能，如图 1a 所示，由于 Meta-基线可以学习与预先训练的分类器-基线的最小

变化，因此在不同的数据集上这个改进是稳定的。

鉴于这些令人鼓舞的结果，我们还观察到训练过程中的测试性能下降，因

此我们在实验中进一步进行烧蚀分析。我们在元学习的背景下评估了两种泛化

类型：1、基类泛化；是指基类中不可见数据对小样本分类任务的泛化，它遵循

泛化的共同定义，但我们将其重命名为澄清；2、新类泛化；表示从新类中的

数据中对小样本分类任务的泛化，这进一步表明了从基础类到新类的可转移性。

在不同的训练迭代过程中，我们发现，虽然 Meta-Baseline 正在改进基类泛化，

但它的新类泛化在降低，这表明：1、在元学习阶段可能是一个客观的差异，改

进基类泛化可能导致更糟糕的新类泛化。2、由于模型是在元学习之前预训练，

分类前训练可能为元学习模型提供了额外的可转移性。3、当新类更类似于基类

时元学习相对于分类符-基线的优势更加明显。在我们的进一步实验中，我们得

到了一致的观察，支持这些假设。

总之，我们的贡献如下：·

• 我们提出了一个简单的 Meta-Baseline，它兼具分类预训练和元学习的优

点，并且在很大程度上优于 sota。

• 我们观察到基类泛化和新类泛化之间的不一致性，这可能会回顾元学习中

要解决的关键挑战，用于小样本分类。

• 我们研究了数据集方面（类相似性、尺度)和骨干方面(模型大小）的因素

如何影响元学习相对于分类器-基线的优势。

2、相关工作：

剩余24页未读，继续阅读

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vertical-align: baseline;

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