一方面是因为不借助PyTorch框架实现CNN对我来说过于困难,另一方面是因为本次课内实验提供的数据量太小,我觉得没有必要通过卷积神经网络来进行分类,故本次实验选用了相对简单的全连接神经网络实现。 ①数据集的读取 本次实验的数据集正类样本和负类样本存放于两个不同的目录,因此可以调用Python的os模块,列举出目录中...
核心思想是利用Support set中N个类别、每个类别K个样本的有标签小样本数据对Query set中的无标签样本进行分类。 Metric-Based Approach 基于度量的方法包含一个Feature encoder和一个Metric function。首先同时对support set中的有标签小样本和query set中的无标签样本提取feature,之后使用Metric funtion对query set中的样...
每次有新任务要学习时,元学习器都会利用其现有经验和新任务提供的最少量的新训练数据进行微调训练。 一般情况下,如果我们随机初始化参数经过几次更新算法将不会收敛到良好的性能。 MAML 试图解决这个问题。 MAML 只需几个梯度步骤并且保证没有过度拟合的前提下,为元参数学习器提供了可靠的初始化,这样可以对新任务进行...
2.3学习规律10 2.3.1前向传播10 3 2.3.2反向传播11 2.4注意力机制11 2.5度量学习12 2.6本章小结12 第三章基于度量的小样本学习算法设计13 3.1PARN算法框架介绍13 3.2研究思路13 3.3样本原型表征设计13 3.3.1卷积加权平均算法14 3.3.2注意力加权平均算法15 3.4本章小结16 第四章小样本学习图像分类实验过程及其...
给定来自一组源任务的数据,有两种迁移学习方法可以克服这种限制:小样本学习 (FSL) 和自监督学习 (SSL)。前者通过在源任务中设计元集(episode),模拟使用少量标记样本解决新任务的挑战,从而学习“如何学习”。相比之下,后者在所有源任务中利用无标注的代理任务来学习可泛化的特征表示。
本文主要用于归纳总结与文分分类中的小样本学习相关的方法。 【腾讯文档】数据增强https://docs.qq.com/mind/DVFFPckl0RGRTSWxl[https...
关键词:高光谱图像、小样本分类、深度学习 1. 引言 高光谱图像是一种在多个连续波长上采集的图像数据,其具有丰富的光谱信息,能够更准确地反映物体的特征。由于高光谱图像数据维度高、特征复杂,传统的分类算法在小样本分类问题上存在一定的挑战。随着深度学习的兴起,越来越多的研究关注如何利用深度学习技术来解决高光谱...
CLIP在各大图像识别任务上都取得了非常先进的“zero-shot”识别性能, 即是仅用文本的信息(标签名)就可以取得非常优异的分类结果。此类模型利用了“contrastive learning”(对比学习)使得不同模态的样本能在同一个空间中对齐。基于此,我们提出了一个简单的基于CLIP的小样本微调算法,即是将跨模态的信息(比如文本标签)...
针对7上不足，提出了基于正则化元学习算法(Regularized Meta Learning,REML)用于小样本图像分类。该算法通过在元学习的目标函数中添加正则化项,7阻止元学习的初始模型偏向于部分训练任务，使元学习模型具有更强适应新任务的能力。此外针对元学习过程中涉及二阶求导使得计算量较大的不足,采用一阶导数近似二阶导数，7...
然而,由于空间目标的特殊性,即目标大小较小且数据样本有限,传统的图像分类与目标检测方法往往难以取得理想的效果。基于深度学习的算法则具有强大的特征提取和模式识别能力,因此成为解决这一问题的有效途径。本文针对空间目标小样本分类与小目标检测问题,对基于深度学习的相关算法进行了探索和研究。 首先,对于小样本分类...