本文先介绍 Few-shot Learning 定义;由于最近几年 Few-shot Learning 在图像领域的进展领先于在自然语言处理领域,所以第二部分结合其在图像处理领域的研究进展,详细介绍 Few-shot Learning 的三类典型方法及每种方法的代表性模型;接下来介绍在自然语言处理领域的研究进展以及我们对 metric-based 的方法进行系统总结后提...
Few-shot learning (FSL) 在机器学习领域具有重大意义和挑战性,是否拥有从少量样本中学习和概括的能力,是将人工智能和人类智能进行区分的明显分界点,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事物的认知,而机器学习算法通常需要成千上万个有监督样本来保证其泛化能力。原则上我们将FSL方法分为基于生成模...
但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求(单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景),Few-Shot Learning(小样本学习)通过将有限的监督信息(小样本)与先验知识(无标记或弱标记样本、其他数据集和标签、其他模型等)结合,使得模型可以有效的学习小样本中的信息。
比较one/fewshot learning的方法一般采用Omniglot和miniImagenet两个数据集,由于前者相对比较简单,准确率已经比较容易达到99%,所以这里只给出miniImagenet上的对比测试结果。miniImagenet的数据集从 https://drive.google.com/file/d/0B3Irx3uQNoBMQ1FlNXJsZUdYWEE/view 这里下载。 参考文献 [1] G Koch, R Zemel,...
Meta Transfer Learning:这个资源库包含了TensorFlow和PyTorch实现的Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning。 Few Shot:该资源库包含干净的、可读的和经过测试的代码,用于重现几率学习研究。 Few-Shot Object Detection(FsDet):包含官方的简单小样本对象检测的实现。
深度神经网络在大数据上取得了骄人的成绩, 但在仅有少量样本时表现得不尽如人意. 为了解决该问题, 小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)被越来越多的研究者所关注. FSL 可以在十分有限的监督信息(带标注的样本)下, …
few-shot learning的目标是在小样本情况下,让机器学会学习。 few-shot learning 和meta learning的区别? few-shot learning不能简单等同于meta-learning,通常,大家会使用meta-learning 这个手段实现few-shot learning,可以理解为meta learning是手段,few-learning是目标。笑个不停:meta-learning(learn to learn学习如何...
小样本学习(Few-Shot Learning)(一) 1. 前言 本文讲解小样本学习(Few-Shot Learning)基本概念及基本思路,孪生网络(Siamese Network)基本原理及训练方法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(二)讲解小样本学习问题的Pretraining+Fine Tuning解法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(三)使用飞桨(PaddlePaddle)基于paddle.vi...
阅读论文:“Prototypical Networks for Few-shot Learning” - This link opens in a new tab 关系网络 关系网络 (RN) 以与匹配网络和原型网络相同的一般原则运作。RN 也使用嵌入模块来学习计算输入图像和类原型的嵌入,但与预定义用于比较嵌入的距离函数的这两种算法不同,RN 添加了一个关系模块,用于学习最适合当...
最早可以追溯到 2000 年初,也称为 Small-Sample Learning, 或者 One-Shot Learning。 从某种意义上来说,FSL 旨在弥合人工智能和人类学习之间的差距,可以通过结合先验知识来学习只包含少量有监督信息的新任务。 N-way K-shot:way 代表类别的数量,shot 代表每个类别有几张图片,five-way one-shot 指的就是有 5 ...