而零样本学习旨在在没有任何训练示例的情况下对看不见的类进行分类。 在One-Shot Learning 中,每个类只有一个样本。Few-Shot 每个类有 2 到 5 个样本,也就是说 Few-Shot 是更灵活的 One-Shot Learning 版本。 小样本学习方法 通常,在解决 Few Shot Learning...
在小样本文本分类任务上,这类技术又可细分为两种:精炼来自其他任务的参数和精炼元学习(meta learning)的参数。精炼来自其他任务的参数主要研究如何将训练自大语料无标注数据的预训练语言模型如BERT[9]、ERNIE[10]等用于当前小样本文本分类任...
与上次解读的ECKPN做个对比,就会发现,ECKPN是既考虑样本之间的联系,又考虑类之间的联系(class-level)。而DPGN是既考虑样本之间的联系,又考虑分布上的关系(dIstribution-level)。所以两者其实有想通之处。DPGN以样本之间的联系为主,加入了distribution上的信息,其实也是比较符合直觉的一种判断方式。非常中规中矩的一篇...
小样本学习的任务是N-way K-shot分类(N-way指N个类别,K-shot指每个类别有K个样本), 即在TestSet中随机抽样N个类别,然后每个类别抽样K个样本以组成小样本学习训练集SupportSet,并再每个类别随机抽取样本组成测试集QuerySet; SupportSet用来训练小样本学习模型M,训练完后再用M对QuerySet进行预测。如5-way 1-shot...
提出了一个基于对比学习的两阶段式小样本图像分类框架来提高分类性能；在预训练阶段采用了基于全局和局部信息的自监督对比性损失和监督对比性损失来学习更通用的表征；在元训练阶段提出了一种跨视图任务式训练方法和一种基于增强任务的距离缩放对比损失，使模型在未见过的类别上更好地泛化。方法介绍 该方法的具体流程...
train set包含M个类别,每个类别下有N个样本,我们现在随机从每个类别下去采样,从同一类别下采样相同的两个句子作为正样本,从不同的类别下采样两个句子作为负样本,保证正负样本对的数量为1:1。然后输入到孪生网络中作为一个二分类的任务来度量两个句子之间的距离。
已经出现的FSL问题主要是有监督的问题,具体来说,小样本分类就是每个类只有一小部分标注的数据,应用场景包括图像分类,情感分析和模式识别。小样本分类器学习出一个分类器,可以从每一个输入预测输出。典型的场景是N-way-K-shot classification 对于N个类,每个类由K个样本组成。FSL还可以用于回归问题,用于估计两个变量...
其主要思想是在样本数量较少的情况下,基于已有的有限数据,通过数据预处理、特征提取、模型训练和测试等步骤来实现对未知数据进行分类。 具体来说,小样本分类方法包括以下步骤: 1. 数据预处理:包括数据的清洗、去噪、归一化、采样等处理,以提高数据质量和降低分类误差。 2. 特征提取:根据预处理后的样本,提取其中的...
K 近邻算法对于小样本分类能根据临近样本做出判断。随机森林可通过集成多个决策树应对小样本分类问题。逻辑回归模型在小样本数据中能快速建立分类规则。感知机算法是简单的线性分类器，适用于小样本场景。多层感知机在小样本中可通过隐藏层捕捉复杂模式。Adaboost 算法能提升弱分类器在小样本中的性能。神经网络中的自编码...
本文从特征对齐的角度来解决小样本学习问题。现有的从特征对齐的角度来着手的研究,比如CAN和FEAT,他们把support图片的信息整合生成一个对齐函数然后对query进行预测。通常这些方法有以下三个缺点: 太粗糙。由于…