少样本学习是机器学习的一个子领域。它涉及到在只有少数训练样本和监督数据的情况下对新数据进行分类。只需少量的训练样本，我们创建的模型就可以相当好地执行。考虑以下场景:在医疗领域，对于一些不常见的疾病，可能没有足够的x光图像用于训练。对于这样的场景，构建一个小样本学习分类器是完美的解决方案。小样本的变化...
2.2 嵌入学习(embedding learning)—— 一般用于分类 嵌入学习将样本映射到低维嵌入空间,在那里可以很容易地识别相似和不同的样本,因此H收到约束。将样本特征和测试数据特征embedding到低维空间Z,通过相似性度量,将测试数据预测为最相似的训练样本的类。 2.3 外部记忆学习(Learning with External Memory) 用外部记忆学...
单样本学习可以通过这种方式进行。给定一个支持集,我们可以计算查询与支持集中每个样本之间的相似性以找到最相似的样本。 小样本学习的应用 小样本学习在数据科学的热门领域如计算机视觉、机器人技术等有广泛的应用。它们可用于字符识别、图像识别和分类方法。它们在自然语言处理的一些应用如翻译、文本分类、情感分析等方面...
Hariharan 等人[92]提出了一个新的方法,该方法分为两个阶段:表示学习阶段和小样本学习阶段,表示学习阶段是指在含有大量数据的源数据集上学习一个通用的表示模型,小样本学习阶段是指在少量数据的新类别中微调模型,在此阶段中,本文提出了生成新数据的方法来为小样本类别进行数据增强.作者认为属于同一类别的两个样本之...
RPA自动化办公软件,RPA定制,Python代编程,Python爬虫,APP爬虫,网络爬虫,数据分析,算法模型,机器学习,深度学习,神经网络,网站开发,图像检测,计算视觉,推荐系统,代码复现,知识图谱,可接Python定制化服务,所有业务均可定制化服务,如有定制需求,可点击【无
# 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用(提示学习) 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4438610?contributionType=1 0.小样本学习简介 二分类/多分类任务在商品分类、网页分类、新闻分类、医疗文本分类等现实场景中有着广泛应用。现有的主流解决方案是在大规模预训练语言模型进行微调,因...
- 元经验学习(Meta-Experience Learning):通过构建经验回放库,存储先前任务的经验,以指导新任务的学习。 - 元强化学习(Meta-Reinforcement Learning):在强化学习领域应用元学习,以快速适应新环境或任务。 二、小样本分类问题 小样本分类问题是指在分类任务中,每个类别只有少量样本可供训练。这类问题在现实世界中非常普...
目前有效的文本分类方法都是建立在具有大量的标签数据下的有监督学习,例如常见的textcnn,textrnn等,但是在很多场景下的文本分类是无法提供这么多训练数据的,比如对话场景下的意图识别,这个时候如果我们还以传统的深度学习模型+softmax的形式来分类的话,是极容易陷入过拟合的状态。因此就有很多人研究在少量样本下如何建模...
但是针对多标签问题的小样本学习研究还相对较少。 1.3 本文研究内容 本文以用户意图检测任务为切入口,研究了的小样本多标签分类问题,并提出了Meta Calibrated Threshold (MCT) 和 Anchored Label Reps (ALR) 从两个角度系统地为小样本多标签学习提供解决方案。
1. 小样本图像分类介绍 1.1 基于小样本学习的图像分类算法 小样本学习是指训练类别样本较少的情况下, 进行相关的学习任务, 一般地, 我们也希望机器通过学习大量的基类(Base class)后, 仅仅需要少量样本就能快速学习到新类(New class). 通常情况下, 小样本学习能够利用类别中的少量样本, 即一个或者几个样本进行学...