进一步,支撑集样本 embedding 模型 g 能继续优化,并且支撑集样本应该可以用来修改测试样本的 embedding 模型 f。 这个可以通过如下两个方面来解决,即:1)基于双向 LSTM 学习训练集的 embedding,使得每个支撑样本的 embedding 是其它训练样本的函数;2)基于 attention-LSTM 来对测试样本 embedding,使得每个 Query 样本的 ...
小样本学习,可以认为是Meta Learning在监督学习上的应用,即,在训练阶段,每次迭代(episode)会对样本采样,得到一个meta task;在不同的迭代中,训练数据包含了不同的组合,使得模型会去学习不同的meta task中的共性部分,忘掉和task相关的部分。因此在面对meta test时也能...
小样本学习研究现状综述 EXCHANGE OF EXPERIENCE 经验交流摘要：近年来，小样本学习（FSL，Few-shot Learning）已经成为计算机视觉一个新兴的热门研究领 域，越来越多的研究人员加入这项技术研究中，提出了很多具有一定突破的方法。将对相关技术进行总 结，介绍原理和方法，此外，针对新兴研究方向进行介绍和展望。关键...
所以小样本研究的意义就在于:现实中有很多任务无法拿到足够的样本去学习,通过小量样本进行学习,降低样本数量和成本,进而解决实际的问题是一个迫切的需求。而所有解决小样本问题的方法,归结下来都是:挖掘事物高层的语义表示,得到先验知识(从任务集合中提取和传播可迁移的知识),使训练出的模型具有可迁移性(能迁移到小样...
写在前面:近期在读一些关于小样本学习(Few-Shot Learning)的文章,Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 这篇综述从小样本学习的由来、定义、小样本学习存在的核心问题、同时对现有的所有小样本学习方法进行分类, 最后作者从问题设置、技术、应用和理论等方面提出了小样本学习可能的发展方...
机器学习在数据密集型应用中取得了很大成功，但在面临小数据集的情况下往往捉襟见肘。近期出现的小样本学习（Few-Shot Learning，FSL）方法旨在解决该问题。FSL 利用先验知识，能够快速泛化至仅包含少量具备监督信息的样本的新任务中。这篇论文对 FSL 方法进行了综述。首先，该论文给出了 FSL 的正式定义，并厘清了它...
小样本学习是指利用少量样本数据进行模型训练和分类或回归等任务的学习方法。在许多现实问题中,常常面临着样本数据稀缺的问题,因此小样本学习具有广泛的应用前景。本文旨在对小样本学习研究进行综述,总结前人研究成果并指出未来发展趋势。 小样本学习研究的概念和定义 小样本学习是一种机器学习技术,它利用少量样本数据进行...
1,引言 现在的机器学习和深度学习任务都依赖于大量的标注数据来训练,而人类的学习过程并不是这样的,人类可以利用过去学得的知识,在新的问题上只需要少量的样例就可以学得很好。FSL就是这样一个任务,期待像人类一样,能利用一些先验知识,在新的问题上只需要少量样本。
小样本学习综述 ⼩样本学习综述 摘要 少样本学习（FSL）在机器学习领域中具有重要意义和挑战性。能成功地从很少的样本进⾏学习和概括的能⼒是将⼈⼯智能和⼈类智能区分开的明显界限，因为⼈类可以仅通过⼀个或⼏个⽰例就可以轻松地建⽴对新颖性的认知，⽽机器学习算法通常需要数百或数千个监督...
本文介绍当前最新小样本学习综述中关于模型方法的部分,具体包括Multitask Learning、Embedding Learning、Learning with External Memory、Generative Modeling四个部分。