Delta 编码器:通过看到少量样本来为不可见的类别合成新样本,将合成样本 用于训练分类器.该模型既能提取同类训练样本之间可转移的类内变形,也能将这些增量应用到新类别的小样本中,以便有效地合成新类样本. Schwartz E, Karlinsky L, Shtok J, et al. Delta-encoder: An effective sample synthesis method for few...
小样本学习方法体系: 我们给出了FSL的形式化定义。它可以自然地链接到以往文献中提出的经典机器学习定义。这个定义不仅足够概括,包括所有现有的FSL -shot Learning: A Survey problems,而且足够具体,明确了什么是FSL的目标,以及我们如何解决它。这一定义有助于确定未来FSL领域的研究目标。 指出了基于误差分解的FSL在机...
例如,a相关任务可以是与目标任务相关的一组不相交概念上的学习问题。这属于零样本学习(ZSL)和小样本学习(FSL)问题。在广义上,ZSL问题可以看作是一个无监督学习问题,目标任务上没有带标记的例子,而FSL是半监督的,几乎没有可用的带标记的数据。两者都旨在将语义知识或学习知识(如元学习[3]、[4])从源任务转移到...
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,并厘清了它与相关机器学习问题(弱监督学习、不平衡学习、迁移学习和元学习)的关联和差异。然后指出 ...
论文|少样本学习综述 优化的优势,包括1.数据增强2.度量学习3.元学习过去,这些先进的FSL方法已直接应用于或改进以解决计算机视觉,自然语言处理,音频和语音,数据分析,机器人等方面的各种应用。 同时也存在很多与之相关...:学会学习。元学习现存的五类:1.学会调整2.学会参数化3.学会调整4.学会记忆5.学会度量 三、...