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正則化少数ショット学習
正則化少数ショット学習は、標準的な少数ショット学習パイプラインに、重み減衰、ドロップアウト、データ拡張、ラベルスムージング、または多様体制約などの明示的な正則化メカニズムを組み込み、各エピソードを定義する小さなサポートセットへの過学習を低減します。これにより、クラスあたり1から30のラベル付き例のみが利用可能な場合に、より汎化性能の高いモデルが得られます。
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出典
- Chen, W., Liu, Y., Kira, Z., Wang, Y. F., & Huang, J. (2019). A Closer Look at Few-Shot Classification. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Tian, Y., Wang, Y., Krishnan, D., Tenenbaum, J. B., & Isola, P. (2020). Rethinking Few-Shot Image Classification: a Good Embedding Is All You Need? European Conference on Computer Vision (ECCV). link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Few-Shot Learning (Regularization-Enhanced Meta-Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/regularized-few-shot-learning
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