介绍:原型网络是一个基于小样本学习的简单、高效的神经网络。 基本思路:对于每一个分类都建立一个原型表示;然后对于每一个需要分类的查询,计算机查询向量和每一个分类的原型表示的距离来确定属于每一个分类的概率; 例子: 假设我们拥有一个支持集,内容包含狮子、大象、狗这三种类别,也就是三分类任务。现在我们需要对于每一个分类建立原型表示。 1.首先我们对于每一个样
Prototypical Networks,即原型网络,是一种在元学习和少样本学习领域中常见的深度学习模型。以下是关于原型网络的详细介绍: 一、核心概念 原型网络通过计算类原型与新样本之间的距离来进行分类,这种分类方式非常适合快速学习新类别的任务。在原型网络中,每个类别由支持集中该类样本的中心点(均值)表示,即类原型。对于一个...
原型网络使用距离度量函数来计算样本与类原型之间的距离。 然而,不同的距离度量函数可能具有不同的特点和局限性。例如,欧几里得距离在处理高维数据时可能受到“维度灾难”的影响。 类别不平衡问题: 在类别不平衡的数据集上,原型网络可能会受到较大影响。 因为原型网络是通过计算类中所有样本特征的均值来生成类原型的,...
写作目的:原型网络(prototypical networks)[1]因其简单、适用小样本学习等特点,非常适合网络流量分类(新攻击频繁出现)。通过介绍原型网络的原理,并展现完整实现过程,以帮助大家学习及拓展。 适用人群:从事网络安全领域的学生、上班族或爱好者。 【本文由3部分构成:原型网络性能、原型网络框架、原型网络复现】 1 原型网...
原型网络(Prototype Network) 原理简述 Prototype Network的原理很简单,可以简单的概括为:将support set中的图片data1,data2,⋯,datandata1,data2,⋯,datan映射到某一个向量空间c1,c2,⋯,cnc1,c2,⋯,cn;对于Query set中的某一张图片queryiqueryi使用同一个映射函数,也映射到到向量空间xixi,然后判断xixi...
prototype.原型网络(Prototypicalnetworks) 将学习一个度量空间, 在这个度量空间内,分类器可以根据样本到类别原型间的距离, 来对样本进行分类.每个类别原型, 可以通过对...验证集调整训练Nc。另一个考虑因素是在训练和测试时应具有相匹配的NS(shot),对于原型网络,作者发现通常使用相同的“shot”进行训练和测试效果更...
作者提出了一种属性引导的原型网络(attribute-guided prototype networks,APN)来解决这一挑战。APN首先引入了一种分子属性提取器,该提取器不仅可以综合提取不同类型的指纹属性,还可以通过自监督学习方法自动提取深度属性。此外,APN设计了属性导向的双通道注意力模块,学习分子图与属性之间的关系,并细化分子的局部和全局表示...
学习报告:原型网络用于小样本学习 本篇学习报告基于论文《Prototypical Networks for Few-shot Learning》,作者是来自多伦多大学的Jake Snell、推特用户Kevin Swersky和来自多伦多大学和矢量研究所的Richard S. Zemel。该论文中介绍了一种基于原型的神经网络模型,该模型在小样本学习任务上取得了良好的性能,并且为解决实际应...
为了减少因数据量过少而导致的过拟合的影响,可以使用基于度量的元学习方法,而原型网络便是。在此方法中,需要将样本投影到一个度量空间,且在这个空间中同类样本距离较近,异类样本的距离较远。 如图c1、c2智能推荐小样本学习-pretraing+fine tuning 一.介绍:小样本学习,属于元学习的一种。目的是让机器具有自我...
原型网络的一个关键特点是将输入样本嵌入到一个低维空间中,称为原型空间。然而,在处理复杂数据集时,原型网络可能无法捕捉到数据的复杂结构。因此,一种改进方案是增加网络的层级结构,以提高特征的表征能力。可以通过添加额外的卷积层或全连接层来实现。这样做的好处是可以通过学习更高级别的特征来改进分类性能。 2. ...