Triplet Networkとk近傍クラス分類器を用いたワンショット学習

抄録

本稿では、Triplet NetworkとK近傍クラス分類器を用いたワンショット学習技術を提案する。ワンショット学習では、クラスごとに正例を1つだけあたえて訓練した学習機で対象画像のクラス分類を行う。この手法では、Tripletネットワークを用いて画像をユークリッド空間にマップし、その空間でK近傍クラス分類を行う。この際に、正例画像をデータ拡張することでワンショット学習を可能にする。MNISTデータセットを用いて実験を行い、提案手法の有効性を確認した。