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Few-Shot Learning, 개념만 듣고서 신기해서 찾아봤어요!
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Few-Shot Learning, 개념만 듣고서 신기해서 찾아봤어요!Few-Shot Learning, 개념만 듣고서 신기해서 찾아봤어요!
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[Few-shot Learning]
What
label을 보고 맞추는 방법이 아니다. Few-shot Learning은 이미지를 ‘분류하는 법’을 학습한다.
ex. 
위의 데이터로 학습한 모델에게 ‘다람쥐’를 고르라 하면 못 고를 것이다.
few-shot learn에서는 Query와 Support set을 준다. 이를 바탕으로 모델은 다람쥐와 다른 것들을 ‘비교하는 법’(Q와 support set을 비교하는 법)을 배운다.
→ 기존 모델은 이미 ‘학습하는 법’을 배웠기 때문에, 조금의 support set만으로도 ‘비교하는 법’을 빨리 배울 수 있다.
k-Way n-Shot
Support set의 class의 개수를 way, 각 class의 data 수를 shot이라고 한다.
way가 많아질 수록 정확도가 떨어지고, shot이 많아질 수록 정확도가 올라간다.
Pros
적은 데이터로도 학습이 가능하다!
** fine-tuning이 아니다. 서로 다른 것이다.