Buchumschlag

Revisiting Logistic-softmax Likelihood in Bayesian Meta-Learning for Few-Shot Classification

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ke, Tianjun, Cao, Haoqun, Ling, Zenan, Zhou, Feng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Accelerating Convergence in Bayesian Few-Shot Classification
von: Ke, Tianjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Is Score Matching Suitable for Estimating Point Processes?
von: Cao, Haoqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Score Matching for Estimating Finite Point Processes
von: Cao, Haoqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised Meta-Learning via Dynamic Head and Heterogeneous Task Construction for Few-Shot Classification
von: Guan, Yunchuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Is Meta-Learning Out? Rethinking Unsupervised Few-Shot Classification with Limited Entropy
von: Guan, Yunchuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Behavior Cloning with Action Quantization
von: Cao, Haoqun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MetaDiff: Meta-Learning with Conditional Diffusion for Few-Shot Learning
von: Zhang, Baoquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Cough Classification using Few-Shot Learning
von: Kumar, Yoga Disha Sendhil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning large softmax mixtures with warm start EM
von: Bing, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Boosting Meta-Learning for Few-Shot Text Classification via Label-guided Distance Scaling
von: Gao, Yunlong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MALIBO: Meta-learning for Likelihood-free Bayesian Optimization
von: Pan, Jiarong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Revisiting Few-Shot Learning from a Causal Perspective
von: Lin, Guoliang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Electrocardiogram-Language Model for Few-Shot Question Answering with Meta Learning
von: Tang, Jialu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inverse classification with logistic and softmax classifiers: efficient optimization
von: Carreira-Perpiñán, Miguel Á., et al.
Veröffentlicht: (2023)

BayPrAnoMeta: Bayesian Proto-MAML for Few-Shot Industrial Image Anomaly Detection
von: Sarkar, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Real-Time Forecasting of Pathological Gait via IMU Navigation: A Few-Shot and Generative Learning Framework for Wearable Devices
von: Zhang, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prototypical Contrastive Learning For Improved Few-Shot Audio Classification
von: Sgouropoulos, Christos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta-Semantics Augmented Few-Shot Relational Learning
von: Wu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Cross-Modal Alignment Learning for Few-Shot Out-of-Distribution Generalization
von: Zhu, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Foundational Multi-Modal Model for Few-Shot Learning
von: Dang, Pengtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta-Learning Based Few-Shot Graph-Level Anomaly Detection
von: Li, Liting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MoEMeta: Mixture-of-Experts Meta Learning for Few-Shot Relational Learning
von: Wu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Few-Shot Learning for Vertex Classification Starting from an Unlabeled Dataset
von: Burr, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MetaSTH-Sleep: Towards Effective Few-Shot Sleep Stage Classification for Health Management with Spatial-Temporal Hypergraph Enhanced Meta-Learning
von: Li, Jingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast Graph Sharpness-Aware Minimization for Enhancing and Accelerating Few-Shot Node Classification
von: Luo, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Logistic Variational Bayes Revisited
von: Komodromos, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

None To Optima in Few Shots: Bayesian Optimization with MDP Priors
von: Li, Diantong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Metric Based Few-Shot Graph Classification
von: Crisostomi, Donato, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Advancing Few-Shot Pediatric Arrhythmia Classification with a Novel Contrastive Loss and Multimodal Learning
von: Chen, Yiqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Few-Shot Inspired Generative Zero-Shot Learning
von: Shohag, Md Shakil Ahamed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta-Task: A Method-Agnostic Framework for Learning to Regularize in Few-Shot Learning
von: Rostami, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Classification with Deep Neural Networks and Logistic Loss
von: Zhang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Toward Better Generalization in Few-Shot Learning through the Meta-Component Combination
von: Zeng, Qiuhao
Veröffentlicht: (2025)

Self-Supervised Learning for Few-Shot Bird Sound Classification
von: Moummad, Ilyass, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fair Conformal Classification via Learning Representation-Based Groups
von: Xu, Senrong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SSMT: Few-Shot Traffic Forecasting with Single Source Meta-Transfer
von: Bhaumik, Kishor Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

System-Aware Neural ODE Processes for Few-Shot Bayesian Optimization
von: Qing, Jixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta-Transfer Derm-Diagnosis: Exploring Few-Shot Learning and Transfer Learning for Skin Disease Classification in Long-Tail Distribution
von: Özdemir, Zeynep, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonstationary Sparse Spectral Permanental Process
von: Sun, Zicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Multi-Scale Correlation Meta-Network for Few-Shot Remote Sensing Image Classification
von: Kaushish, Anurag, et al.
Veröffentlicht: (2026)