1、元学习 元学习包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习,模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning)和元强化学习(Meta Reinforcement Learning)等。 元学习是要去学习任务中的特征表示,从而在新的任务上泛化。举个例子,以下图的图像分类来说,元学习的训练过程是在task1和task2上训练模型(更新模型参数),而在...
zero-shot和few-shot的区别在于zero-shot的支持集不再是图片,而是一段相关类别的文本描述,测试时的支持集也是文本描述。 3.Relation net Relation net:Learning to Compare::Relation Network for Few-Shot Learning,CVPR,2018,论文链接 1.思路背景 提出一个双分支关系网络,通过学习将query 图像与少量标记的样本图像...
它们的应用受限于监督学习中所使用的样本数据,例如在大多数CNNs方法的训练中,LR图像是通过对HR图像进行bicubic(双三次插值)得到的,则通过训练得到的网络只能对该类型的LR图像有很好的SR(超分)效果,在真实情况下未知的超分效果却不尽如人意,即没有很好的泛化能力。 1.2 Zero-Shot Super-Resolution ZSSR是一种完全...
提到元学习,我们通常想到Few-Shot Learning、One-Shot Learning、Zero-Shot Learning,其实这些都是K-Shot Learning的特例。假设我们研究一个图像分类问题,每个类别中有K个图像,我们就称这个问题是K-Shot Learning。如果我们研究的问题其有N个类别,每个类别中有K个图像,我们就称这个问题是N-Way K-Shot Learning。了解...
注意仅使用g_1（对应k = 1）如预测那样在这个任务中没有什么提升，因为我们无法改进zero-shot的性能。实现 实现的GitHub地址：https：//github.com/openai/supervised-reptile 该实现应用TensorFlow进行相关的计算，代码可在Omniglot和Mini-ImageNet上复现。此外，OpenAI也发布了一个更小的基于JavaScript的实现（https:/...
人类甚至可以在没有图像的情况下,仅仅凭借描述就能认识到新的类别,这对应元学习的零镜头学习情景。元学习按照支持集每类样本的数量可以分为3类:单镜头学习(one-shot)、k镜头学习(k-shot)、零镜头学习(zero-shot)。 元学习一般训练过程如图2所示。首先在训练集上采样构建不同的任务...
Zero-shot Learing 就是训练样本里没有这个类别的样本,但是如果我们可以学到一个牛逼的映射,这个映射好到我们即使在训练的时候没看到这个类,但是我们在遇到的时候依然能通过这个映射得到这个新类的特征。 One-shot Learing 就是类别下训练样本只有一个或者很少,我们依然可以进行分类。比如我们可以在一个更大的数据集...
元学习解决的是学习如何学习的问题,元学习的思想是学习「学习(训练)」过程。元学习主要包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习、模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning)和元强化学习(Meta Reinforcement Learning)等。 Zero-shot Learing 就是训练样本里没有这个类别的样本,但是如果我们可以学到一个牛逼的映射...
根据GPT-3的论文,语境学习分为 3 种情形,分别是:零样本学习(Zero-shot Learning)、单样本学习(One-shot Learning)和少样本学习(Few-shot Learning)。 GPT-3 的论文的实验结果中,表明 GPT-3 这3种情况均取得了一定的效果,这里有不再展开了,有兴趣的同学可以看看 GPT-3 的论文。
这种方法首先以zero-shot (零次)学习和 one-shot (一次)学习出现, 逐步发展成 few-shot学习。此类方法的基本思想是, 将图片特征和图片注释的语义特征非线性映射到一个嵌入空间, 学习其距离度量。当输入未知样本或未出现在训练集中的新类别样本时, 计算样本与其他已知类别的距离,判断其可能的类别标签。虽然有标签...