好出创新点:小样本学习的10种前沿方法汇总,发论文必看!, 视频播放量 894、弹幕量 0、点赞数 14、投硬币枚数 6、收藏人数 37、转发人数 3, 视频作者 AI科研涩, 作者简介 大家好✌️我是科研涩的Lunas,坚持研究前沿学术,带给我最棒的粉丝们!,相关视频:注意力机制
从高层的角度来看,研究小样本学习(FSL)的理论和实践意义主要来自三个方面: 首先,FSL方法预计不会依赖大规模的训练样本,从而避免了某些特定应用中数据准备的高昂成本。 FSL可以缩小人类智能与人工智能之间的距离,这是发展通用类型AI的必经之路。 FSL可以为一项新出现的、可采集样本很少的任务实现低成本,快速的模型部署。
代表性方法: 生成对抗小样本学习 (GAN-based Few-Shot Learning)、基于 VAE 的小样本学习 (VAE-based...
小样本ML:处理大量的离线训练,然后在类似的任务上轻松学习 发展中的ML:对各种任务进行持续的终身学习
(1)数据生成:数据生成从根本上解决小样本问题。目前基于生成的方法在小样本学习中被广泛使用。该类方法的研究点在于如何利用少量样本生成多样性强,信息量丰富的样本。 (2)元学习:元学习在小样本识别中被广泛使用,它通过辅助数据学习元知识迁移到目标任务中。该类方法是最接近人类认知的方法,但如何学习知识,积累知识...
NLP 小样本学习 分类任务 小样本分类方法,本文将少样本学习的方法分为三类,如下图所示:基于数据、基于模型和基于算法。其中,基于数据的方法包括对训练集进行变换和对其他数据集进行变换;基于模型的主要思想是通过先验知识限制假设空间的大小,使模型只需要较少样本便能
为了解决小样本学习问题,提出了多种技术方法,如: (1)基于自监督学习:自监督学习利用大部分未标注的数据,将其准确高效地用作嵌入特征训练,让未标注文本数据为标注文本贡献更佳的特征表示,有效改善模型性能。 (2)迁移学习:利用来自其他领域的数据,将训练好的参数直接在目标领域应用,通过特征复用及微调实现迁移学习,在...
与传统的机器学习方法不同,小样本学习方法通常采用的是基于模型的方法,即通过学习一个合适的模型来表示数据的分布和关系。常见的小样本学习方法包括迁移学习、元学习、生成模型等。 (一)迁移学习 迁移学习是一种通过利用已有的知识和经验来帮助解决新的问题的学习方法。在迁移学习中,通过将已有的模型或知识迁移到新的...
首先,迁移学习是一种常见的小样本学习方法。它通过将源领域的知识迁移到目标领域中,用以提高目标领域的学习性能。迁移学习通常通过在源领域上训练一个模型,然后将该模型的参数或特征用于目标领域的学习过程中。这样做的优势在于源领域的数据可以提供额外的信息,以帮助更好地学习目标领域的特征。 其次,元学习也是一种有...