CIFAR-FS は CIFAR100 少数ショットの略で、miniImageNet の生成に使用したのと同じ基準を使用して CIFAR-100 データ セットからランダムに選択されます。データセットには合計 100 のカテゴリが含まれており、カテゴリごとに 600 枚の画像があり、合計 60,000 枚の画像が含まれます。 平均して、カテゴリ間の類似性は高く、これは現在の最先端技術に対する課題です。さらに、画像のサイズはすべて 32 × 32 ピクセルであり、ネイティブ解像度が限られているため、タスクがより困難になりますが、ラピッド プロトタイピングも可能になります。

引用

@inproceedings{ bertinetto2018metalearning、 タイトル={微分可能な閉形式ソルバーを用いたメタ学習}、 著者={Luca Bertinetto、Joao F. Henriques、Philip Torr、Andrea Vedaldi}、 書籍タイトル={学習表現に関する国際会議}、 年={2019}、 url={https://openreview.net/forum?id=HyxnZh0ct7}、 }