few shot learning
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R과 Few shot learning : 샴 네트워크R 이모저모 2020. 2. 15. 20:49
이번에 다뤄볼 주제는 Few-shot learning으로, 지금까지 블로그에 올려운 주제에 비해 최신 기법입니다. Few shot learning의 사전적 의미는 클래스별로 아주 적은 데이터만으로도 학습을 하는 모델로, 주로 이미지에서 아주 많은 클래스를 가진 문제여서 풍부한 데이터를 구하기 어려울 때 사용하는 학습 방법입니다. 불행히도 현재까지 나온 기술들로는 아주 제한적인 부분에서 성과를 보여왔으나, 최근 open AI의 Reptile(2018) 등 여러 실용적인 알고리즘이 나오면서 활용해볼만한 수준의 주제로 올라왔습니다. 그래서 이번 글에서는 Few shot learning에 대한 간단한 소개와, 이 학습의 대표적의 예시로 주로 나오는 샴 네트워크(Siamese Network, 2015)에 대해 다..