en Charla

Generative Few-Shot Learning

PonenteAdrián Inés Armas (Investigador Predoctoral, Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: martes 31 de mayo de 2022, 12:00.

Resumen: El problema de few-shot learning en clasificación de imágenes consiste en crear un modelo que sea capaz de clasificar imágenes de nuevas clases usando un número muy reducido de imágenes de entrenamiento para cada clase. La dificultad de este problema radica en los pocos datos de entrenamiento que podemos usar y la gran cantidad de datos necesarios para entrenar modelos de Machine Learning o Deep Learning capaces de resolver este tipo de tareas.


En esta charla voy a contar el trabajo realizado en mi estancia de investigación en la Universidad Albert-Ludwigs de Alemania. En primer lugar, voy a introducir el problema de few-shot learning en la clasificación de imágenes, así como las aproximaciones que existen en la literatura. Posteriormente veremos cómo hemos abordado este problema usando redes generativas.