Few Shot (with Meta-learning)

zero shot 논문을 읽던 중, few shot에 대한 언급을 하여 짧게 정리하였다.

 

• Few Shot

   : 말 그대로, few (적은) 데이터도 잘 분류를 한다는 것.

 

 하지만, 헷갈리면 안되는 부분이 있다. few data를 잘 분류한다는 것이 데이터가 적다는 것을 의미하는 것이 아니기 때문이다.

 

 

 쉬운 예시를 들어보겠다.

 

 위의 support set에 우리는 생전 처음보는 armadilo와 pangolin의 사진이 있다. 그 후, 우리가 query의 사진을 보고 어떤 사진이냐고 물어본다면 뭐라고 대답할까?

 모든 사람들이 pangolin이라고 잘 대답할 것이다.

 

 Traditional한 deep learning model은 이와 같이 각 클래스별 사진 단 두 장을 가지고 query 이미지를 맞출 수 있을까?

 전혀 아닐 것이다. 아마 armadilo와 pangolin의 사진을 1000장씩 준비했어야 할 것이다.

 

 그렇다면 우리가 이 사진을 바로 구분할 수 있었던 이유는 "구분하는 법"을 배웠기 때문이다.

즉, 구분하는 "방법을 배웠"다는 점이다. 이런 학습이 바로 Meta-Learning이다.