Enhancing Few-Shot Learning with Integrated Data and GAN Model Approaches

要約

この論文では、サンプル数が少ないデータによってもたらされる課題に取り組むように設計されたフレームワークで、データ拡張とモデルの微調整を統合することにより、少数ショット学習を強化する革新的なアプローチを紹介します。
特に創薬、ターゲット認識、悪意のあるトラフィック検出などの分野において、大規模なデータセットを必要とする従来の機械学習モデルの重大な制限を認識したこの研究では、敵対的生成ネットワーク (GAN) と高度な最適化技術を活用して改善を図る新しい戦略を提案しています。
限られたデータでモデルのパフォーマンスを分析します。
具体的には、この論文では、データ拡張手法によってもたらされるノイズとバイアスの問題を扱い、関連するデータセットに大きく依存する微調整やメトリクス学習などのモデルベースのアプローチと対比させています。
マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) サンプリングと判別モデル アンサンブル戦略を GAN フレームワーク内で組み合わせることで、提案されたモデルは生成分布と判別分布を調整して、より広範囲の関連データをシミュレートします。
さらに、MHLoss と再パラメータ化された GAN アンサンブルを採用して安定性を高め、収束を加速し、最終的にはサンプル数の少ない画像や構造化データセットの分類パフォーマンスの向上につながります。
結果は、この研究で開発された MhERGAN アルゴリズムが少数ショット学習に非常に効果的であり、データ不足を高性能のモデル適応性と一般化で橋渡しする実用的なソリューションを提供することを裏付けています。

要約(オリジナル)

This paper presents an innovative approach to enhancing few-shot learning by integrating data augmentation with model fine-tuning in a framework designed to tackle the challenges posed by small-sample data. Recognizing the critical limitations of traditional machine learning models that require large datasets-especially in fields such as drug discovery, target recognition, and malicious traffic detection-this study proposes a novel strategy that leverages Generative Adversarial Networks (GANs) and advanced optimization techniques to improve model performance with limited data. Specifically, the paper addresses the noise and bias issues introduced by data augmentation methods, contrasting them with model-based approaches, such as fine-tuning and metric learning, which rely heavily on related datasets. By combining Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling and discriminative model ensemble strategies within a GAN framework, the proposed model adjusts generative and discriminative distributions to simulate a broader range of relevant data. Furthermore, it employs MHLoss and a reparameterized GAN ensemble to enhance stability and accelerate convergence, ultimately leading to improved classification performance on small-sample images and structured datasets. Results confirm that the MhERGAN algorithm developed in this research is highly effective for few-shot learning, offering a practical solution that bridges data scarcity with high-performing model adaptability and generalization.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google