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...
小样本学习(Few-shot Learning)综述 问题定义 Meta Learning Few-shot Learning 训练方法 优点 举例 常用算法 参考链接 问题定义 人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体,比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”,什么是“犀牛”。 在人类的快速学习能力的启发下,研究人员希望机器学习模型... ...
一、综述类1. Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 2. Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning, CSUR, 2020.3. Rethinking few-shot image classificati…
一:N和K的具体指代元学习(Meta learning)引入了一系列的概念,这其中包括N-way K-shot,Meta-training、Meta-testing、Base class和Novel… 打开模型Zero-Shot新范式:Instruction Tuning 避暑山庄梁朝伟 深度学习 大规模语言模型已经被证明可以很好的应用到小样本学习任务,例如 OpenAI 提出的GPT-3在小样本(few-shot)场...
onehastoturntomachinelearning,whichsupportsthescientifcstudyo artifcialintelligence.Particularly,amachinelearningproblemcalledFew-ShotLearning(FSL)targetsatthiscase.Itcanrapidlygeneralizetonewtaskso limitedsupervisedexperiencebyturningtopriorknowledge,whichmimicshuman’sabilitytoacquireknowledge rom ewexamplesthrough...
简而言之,小样本学习是研究如何利用少量样本数据训练出性能优良的模型的方法论集合,是一种研究方向,涵盖了多种学习方法。 在这里插入图片描述 这篇综述论文的主题是 “从少数示例中泛化:小样本学习综述”。它探讨了小样本学习(Few-shot Learning,FSL)领域,旨在理解当数据集较小时,如何使机器学习模型能够快速泛化到新...
但实际上现在用的比较多的还是两者的结合,既可以利用大的通用数据集学习通用特征,又可以在特定任务上学习特定的特征,而现在常用的训练模式是meta learning中的metric-based的方式,此类常见的模型有match network,prototypical network ,relation network等,详细可以见小样本学习(few-shot learning)在文本分类中的应用。
这篇综述文章回顾了少样本学习(FSL)的演进历史和当前进展,对 FSL 方法进行了层次分类,并总结了近期多个 FSL 扩展性主题及其最新进展,介绍了 FSL 在计算机视觉、自然语言处理等领域中的应用。… 小样本学习——概念、原理与方法简介(Few-shot learning)
Few-shot learning是meta learning在监督学习领域的一种应用场景,我们training阶段将数据集按类别分解为不同的meta-task,去学习类别变化的情况下模型的泛化能力,在testing阶段,面对全新的类别以及每个类别仅有少量数据,不需要变动已有的模型,就可以完成分类。
1. 综述 知乎讨论:小样本学习(Few-shot Learning)综述 问题定义 小样本学习适用于缺少大量标注数据,每类只有几个或者几十个样本的任务。在人类的快速学习能力的启发下,研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后,对于新的类别,只需要少量的样本就能快速学习,这就是 Few-shot Learning 要解决的问题。