Transformer驱动的少量学习管道：突破与效率提升

本文探讨了突破计算机视觉领域中少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）的简单而有效的管道，重点关注的是如何在现实世界场景中克服传统方法的局限性。作者Shell Xu Hu、Da Li、Jan Stühmer等人，来自Samsung AI Center和爱丁堡大学，共同研究了FSL中的关键问题，包括： 1. 神经架构的作用：研究者们关注神经架构设计对于FSL的影响，尤其是在预训练和微调阶段。他们质疑现有最先进的架构，如Trans50、CNN-4-64RN12RN18、WRN-28-10和ViT-base，是否能充分利用外部数据和微调策略。 2. 外部数据预训练的价值：文章提出，尽管FSL社区普遍倾向于元学习方法，但大规模外部数据的预训练在FSL中的作用不容忽视。预训练能够提供更广泛的视野和更好的泛化能力，尤其是在样本稀缺的情况下。 3. 微调策略的优化：作者深入研究了如何有效地微调模型，使其在没有或仅有少量标注任务数据的情况下，能够适应新的、未见过的挑战。这涉及到对模型的针对性调整，以最大化性能。 4. 实验与实践验证：论文通过一系列标准基准测试，如Mini-ImageNet、CIFAR-FS、CDFSL和Meta-Dataset，展示了基于Transformer的简单管道在实际应用中的惊人表现。他们的研究成果证实，即使在资源有限的情况下，也可以通过精心设计的流程达到良好的性能。 5. 代码开源：为了便于其他研究者复制和扩展这些成果，研究团队将代码开源，供公众访问（<https://hushell.github.io/pmf>）。 本文旨在填补FSL领域中理论与实践之间的鸿沟，挑战现有的研究范式，并通过实证研究推动了少样本学习技术的发展，使得在资源有限的条件下也能实现高效的学习和迁移。