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...
论文题目:Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-shot Learning(ACM Computing Surveys,中科院 1 区) 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...
本文是阅读WenBin Li等人最近的综述文章(LibFewShot: A Comprehensive Library for Few-shot Learning)的读后感受和总结。 2 问题定义 基于大数据集和监督学习下的分类任务是深度学习的重要应用。但是现实世界中的学习任务往往只有几个标注的样本,解决这种问题的思路就是Few-shot learning(少拍学习,小样本学习)。小孩子...
FSL方法的一种典型类型是贝叶斯学习,它结合了所提供的训练集Dtrain和一些先验概率分布,这些概率分布在给出Dtrain之前就可用。 在经验E中若只有一个监督信息样本时,则FSL称之为one-shot learning,若经验E未包含任何监督信息样本时,则FSL成为zero-shot learning(ZSL)。若目标类别中不含有监督信息的样本时,ZSL需要从其...
小样本学习(Few-shot Learning)是一个关注于在数据有限的条件下，计算机系统如何学习并适应新任务的机器学习领域。其目标是在面对少量训练数据时，能快速高效地学习新任务，并达到与大量数据训练相似的性能。本文旨在对小样本学习进行系统综述，以期为该领域的发展提供理论依据与实践指导。在小样本学习中，...
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。
In order tolearn from a limited number of examples with supervised information, a new machine learning paradigm calledFew-Shot Learning (FSL) [35, 36] is proposed. 当然,FSL还可以推进机器人技术[26],后者开发出可以复制人类行为的机器。 例子包括一杆模仿[147],多臂匪[33],视觉导航[37]和连续控制...
深度神经网络在大数据上取得显著成就，但面对小样本挑战时表现不尽如人意。因此，小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)受到越来越多关注。FSL能够在有限的标注信息下充分利用先验知识，提升模型性能。本文综述FSL，指出核心问题在于不可靠的经验风险最小化。FSL方法主要分为三种类型，分别基于先验信息的不同...
在meta learning中,我们在训练集上训练一个训练过程(meta learner)来生产生一个分类器(learner)使得learner在测试集上获得高的精度。如下图 图11 下面介绍几个经典的解决fewshot的meta learning的方法。 递归记忆模型 (Memory-Augmented Neural Networks)[5] ...
Variational Bayesian framework(VBF):首次阐明“one-shot learning”概念 Bayesian Program Learning(BPL):reaches a human-level one-shot character classification performance by capitalizing on the human abilities of compositionality(组合), causality(因果) and imagination(想象) in the cognition of novel concept...