Few-Shot Classification

1-shot 5-way(omniglot)5-shot 5-way(omniglot)1-shot 5-way(Mini-ImageNet)sota5-shot 5-way(Mini-ImageNet)1-shot 5-way(FewRel)
Matching the Blanks93.86 ± 0.08
MLMAN82.98 ± 0.20
PT+MAP(s+f)/WRN84.81 ± 0.2290.62 ± 0.11
Sill-Net/WRN82.99 ± 0.2389.14 ± 0.12
PT+MAP/WRN82.92 ± 0.2688.82 ± 0.13
MCT(Instance)/ResNet-1278.55±0.8686.03±0.42
BD-CSPN/WRN-28-1070.31±0.9381.89±0.60
SIB/WRN-28-1070.0±0.678.9±0.4
Acc + Amphibian/WRN64.21 ± 0.6287.75 ± 0.73
S2M2/WRN64.93 ± 0.1883.18 ± 0.11
FEAT/WRN65.10 ± 0.2081.11 ± 0.14
SimpleShot (CL2N)/DenseNet64.29 ± 0.2081.50 ± 0.14
MetaFun-Attention + data augment64.13 ± 0.1380.82 ± 0.17
CTM/ResNet-18 +data augment64.12 ± 0.8280.51 ± 0.13
Learning from Adversarial Features for Few-Shot Classification63.28 ± 0.46 %78.70 ± 0.42%
wDAE-GNN62.96 ± 0.15%78.85 ± 0.10%
MetAdapt62.8279.35
MetaOptNet-SVM/ResNet-1262.64 ± 0.6178.63 ± 0.46
Self-Critique and Adapt + High-End MAML++ 実装62.86%77.64%
LEO 実装61.76 ± 0.08%77.59 ± 0.12%
DEEP COMPARISON NETWORK62.88 ± 0.83%75.84 ± 0.65%
iMAML, Hessian-Free99.50 ± 0.26%99.74 ± 0.11%49.30 ± 1.88 %
SNAIL99.07% ± 0.16%99.78% ± 0.09%55.71% ± 0.99%68.88% ± 0.92%67.29 ± 0.26
Prototypical Networks 実装98.8%99.7%49.42 ± 0.78%68.20 ± 0.66%69.20±0.20
GNN99.2%99.7%50.33% ±0.36%66.41% ±0.63%66.23 ± 0.75
ES-MAML
MAML + Transduction98.7 ± 0.4%99.9 ± 0.1%48.70 ± 1.84%63.11 ± 0.92%
Reptile + Transduction?97.68 ± 0.04%99.48 ± 0.06%49.97 ± 0.32%65.99 ± 0.58%
MetaNet98.9549.21 ± 0.9664.46 ± 0.54

Meta-test accuracy on non-mutually-exclusive (NME) classification

NME Omniglot 20-way 1-shotNME Omniglot 20-way 5-shotNME MiniImagenet 5-way 1-shotNME MiniImagenet 5-way 5-shot
MR-MAML (W)83.3 (0.8)%94.1 (0.1)%43.6 (0.6)%53.8 (0.9)%
TAML9.6 (2.3)%67.9 (2.3)%26.1 (0.6)%44.2 (1.7)%
MAML7.8 (0.2)%50.7 (22.9)%26.3 (0.7)%41.6 (2.6)%

Meta-RL(メタ強化学習)

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