[3줄 퓨샷] Free Lunch For Few-Shot Learning: Distribution Calibration

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1. 전통적인 퓨샷러닝 모델을 학습시키는 방법론, 정확히는 데이터셋을 레버리지시키는 방법론을 고안한 논문

2. 기존 퓨샷러닝은 몇개의 데이터 포인트에 과적합되는 문제가 있었으므로, 각 클래스별 feature distribution을 gaussian으로 가정해 샘플링하여 학습한다.

직관적인 이해를 위한 그림

3. 기존 퓨샷러닝 모델을 아웃퍼폼 하였고 강건성 측면에서 좋을 것으로 예상되나, feature distribution을 가우시안으로 가정할 수 없는 경우 사용이 불가한 메서드이므로 다른 distribution을 가지는 데이터에 이와 같은 프레임워크를 적용하였을 때의 실험 결과도 있으면 좋을 것 같다.

Experimental Results