MetaDL进展：AAAI 2021挑战赛与研讨会
计算机视觉与模式识别
2022-02-07 v1
摘要
为推进基于深度学习技术的元学习（MetaDL）研究，我们于2021年组织了一场挑战赛及配套研讨会。本文介绍了该挑战赛的设计与结果，并总结了研讨会上的报告。挑战赛聚焦于小图像的小样本学习分类任务。参赛者的代码提交在统一方式下、紧计算约束中运行。这给方案设计带来压力，迫使其使用现有架构骨干和/或预训练网络。获胜方法采用了在流行CNN骨干倒数第二层之上训练各类分类器，在元训练数据上微调（未必以情景方式），继而在元测试数据的有标签支持集上训练、无标签查询集上测试。
引用
@article{arxiv.2202.01890,
title = {Advances in MetaDL: AAAI 2021 challenge and workshop},
author = {Adrian El Baz and Isabelle Guyon and Zhengying Liu and Jan van Rijn and Sebastien Treguer and Joaquin Vanschoren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.01890},
year = {2022}
}
备注
Proceedings of Machine Learning Research, PMLR, 2021