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...
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,...
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...
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, …
根据机器学习模型在小样本上难以学习的原因,Few-Shot Learning从三个角度解决问题,(1)通过增多训练数据提升h_I(Data)、(2)缩小模型需要搜索的空间(Model)、以及(3)优化搜索最优模型的过程(Algorithm)。 PS: 上面两张图均引自2020年香港科技大学和第四范式的paper“Generalizingfrom a Few Examples: A Survey on...
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 ...
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...
Learning，甚至Zero-Shot Learning，这是合理的且确实存在的学习技术；但是，如果”Few-Data Learning“ ...
🔥小样本学习(Few-Shot Learning)是机器学习和深度学习领域的一个重要研究方向,它旨在解决在只有有限的训练样本情况下模型的学习问题。在传统的机器学习任务中,通常需要大量的标注数据来训练模型以达到良好的泛化能力。然而,在很多实际应用场景中,获取足够的标注数据可能非常困难或成本高昂,比如医学图像分析、稀有事件...
基于微调的方法 Baseline++，Transductive fine-tuning等 基于前向传播的方法 Dynamic Few-Shot Learning，...