プロトタイプネットワークとは
Prototypical Networks
各クラスの代表点(プロトタイプ)との距離をもとに分類するfew-shot学習手法
概要
プロトタイプネットワーク(Prototypical Networks)は、少数のラベル付き例(サポートセット)しか与えられないfew-shot学習向けに提案されたニューラルネットワークアーキテクチャ。 埋め込み空間上でクラスごとのサポート例の平均ベクトルを「プロトタイプ」として計算し、新しい入力(クエリ)を各プロトタイプとの距離が最も近いクラスに分類する。 複雑な分類器を学習する代わりに埋め込み空間の距離計算だけで分類するため、シンプルかつ計算効率が高い。 少数ショット画像分類のベンチマークで、メタ学習ベースの他手法と並ぶ代表的アプローチとして扱われる。