文本根据百度AIStdio整理而来,小样本这块对于现在特别是以项目养活自己的公司,还是很有必要的,一年内动辄几十个项目,没有数据,没有时间精调参数,又不想写一大堆规则欺骗甲方,这种小样本技术就很适合给甲方做。效果亲测显著。1. 小样本学习背景介绍 1.1 什么是小样本学习Few-Shot Learning 定义: Few-Shot Learning...
小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)作为一种解决数据稀缺问题的技术,通过在少量样本上进行有效学习,帮助我们在这些挑战中取得突破。 1. 小样本学习的基础 小样本学习,作为一种高效的学习范式,旨在利用极为有限的标注样本训练出具备强大泛化能力的模型。其核心策略巧妙地融合了迁移学习、元学习以及数据增强等多种技术,...
小样本学习(Few-shot learning),或者称为少样本学习(Low-shot learning),包含了n-shot learning,其中n代表样本数量,n=1的情况下,也被称One-shot learning,而n=0的情况下,被称为Zero-shot learning。 小样本学习的主要思想是利用先验知识使其快速适用于只包含少量带有监督信息的样本的任务中。 2. 方法分类 小...
近日，记者采访了北京大学人工智能研究院助理教授朱毅鑫与北京通用人工智能研究院研究员张驰，就小样本学习、大模型技术等问题进行了深入讨论。洞见AI新范式：越过大数据依赖 当前广泛应用的AI系统主要以海量数据为基础，利用大量算力和存储进行数据“检索”，其核心范式是深度学习。这类AI在数据拟合和感知层面取得了显著进...
小样本学习介绍 基本概念 在大多数时候,你是没有足够的图像来训练深度神经网络的,这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。 Few-shot Learning是Meta Learning在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为 learning to learn,在 meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task,去学习类别变化的情况下模型的泛化...
近日，由北京大学人工智能研究院与北京通用人工智能研究院共同完成的研究成果——“人类水平的小样本概念学习”，在国际学术期刊《科学·进展》上发表。这一成果首次让人工智能系统在没有大数据训练的情况下，能像人类一样通过概念学习和逻辑推理的方式完成学习任务。人工智能系统主要以海量数据为基础，利用大量算力和存储...
小样本学习(FSL)可以被认为是一个元学习模型问题,该模型学习如何学习解决给定的问题。 我们以一个图像分类问题为例: 该模型输入了一些不同类别的示例图像(称为 N-way-K-shot 分类),并使用不同的图像重复解决此任务。 例如,上图显示了一个 3-way-2-shot 分类问题,其中每个任务涉及支持集中 3 种不同动物的 ...
根据机器学习模型在小样本上难以学习的原因,Few-Shot Learning从三个角度解决问题,(1)通过增多训练数据提升h_I(Data)、(2)缩小模型需要搜索的空间(Model)、以及(3)优化搜索最优模型的过程(Algorithm)。 PS: 上面两张图均引自2020年香港科技大学和第四范式的paper“Generalizingfrom a Few Examples: A Survey on...
近日，“人类水平的小样本概念学习”在国际学术期刊《科学·进展》最新一期上发表。该成果由北京大学人工智能研究院、北京通用人工智能研究院组成的科研团队独立完成，让AI系统在没有大数据训练的情况下，凭借像人类一样通过概念学习和逻辑推理的方式完成任务。当前，广泛应用的AI系统主要以海量数据为基础，利用大量算力和...
单样本学习(One-shot learning)是机器学习领域的一个研究方向,重点是让模型能够仅通过一个训练样本来学习信息。 什么是一个训练样本: 指的是模型训练过程中只使用一个或少量例子或数据点来学习一个特定类别或任务。 如果实在难以理解可以找一篇论文直接看