---
# System prepended metadata

title: Self-Training for Few-Shot Transfer Across Extreme Task Differences
tags: [transfer learning, few-shot learning]

---

# Self-Training for Few-Shot Transfer Across Extreme Task Differences

###### tags : `few-shot learning` `transfer learning`  

## :cat: Paper Info  

Conference : ICLR

Year : 2021

Paper : [PDF](https://arxiv.org/pdf/2010.07734.pdf) 

Total Citation(Recent) : 

Refs : 

<br>  

## :palm_tree: Abstract  

教師ラベルが少ないようなFew-shotのセットアップのおいて、今までの主流は２通り。
Transfer learning ... Imagenetのような大規模データセットで学習、few-shotによる転移学習  
Self-representation learning ... Few-shotと同じドメインの大規模データセットを用いた自己教師学習  
しかし、transfer > self-repesentation のような報告もある。  
そこで、大規模データセット(Labeled base dataset, source)とfew-shotとドメイン同一の中規模教師なしデータセット(unlabeled target domain data)を用いることを考える。

![image](https://user-images.githubusercontent.com/38309191/121831622-d7dac700-cd02-11eb-9a3d-d9811303b148.png)

<br>  

## :fireworks: Method  

![image](https://user-images.githubusercontent.com/38309191/121831885-9d255e80-cd03-11eb-8093-429d3c053352.png)

<br>  

## :bar_chart: Results  

<br>  

## :ledger: Memo  

<br>  

