One shot learning関連論文
論文 「Meta-Learning for Few-Shot Time Series Classification」
筆者 Jyoti Narwariya, Pankaj Malhotra, Lovekesh Vig, Gautam Shroff, Vishnu Tv
Available on arXiv : https://arxiv.org/abs/1909.07155
DNNベースの時系列データのクラスタリングに関する論文。
メタ学習を使用して様々な時系列データに適用することで性能を評価している。
少数の時系列データをデータセットから再現することは難しいので、いくつかのデータセットをサンプリングすることで評価している。
DNNは過学習を起こしやすく、ラベルが少ない小規模なデータセットでは特に問題となる。これを克服するためにメタ学習やいわゆる学習のための学習の技術が注目されている。One Shot Learningは画像に向けたアプローチがされており、基本的には残差ネットワーク、ResNetが使用されており時系列データのへの適用例は報告されていない。
論文の提案は時系列データに対してResNetを訓練する手法を提案しており、従来のN-wyを固定する手法をとっていない。また、識別空間はユークリッドであり、一種のメトリックス学習とみなすことができるとしている。
（後日追記）
参考記事
https://qiita.com/syuniku/items/94324bce5190f8f3612a
https://arxiv.org/pdf/1603.04713.pdf
https://buildersbox.corp-sansan.com/entry/2018/11/07/113000
https://www.albert2005.co.jp/knowledge/machine_learning/deep_learning/about_deep_metric_learning
