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“Generalizing from a Few Examples: A Survey o...
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(少样本)、One-Shot(单样本)和与之对应的 Zero-Shot(零样本)的概念都起源于机器学习。 在提示工程(Prompt Engineering)中,Few-Shot 和 Zero-Shot 学习的概念也被广泛应用。 在Few-Shot学习设置中,模型会被给予几个示例,以帮助模型理解任务,并生成正确的响应。 在Zero-Shot学习设置中,模型只根据任务的...
用3-way 2-shot的SUpport Set做few-shot分类,用与训练的神经网络提取特征,将每个类别提取的两个特征向量求平均,归一化得到 μ1,μ2,μ3, 提取query的特征向量,归一化得到q,将μ1,μ2,μ3堆叠起来,得到矩阵M,M与q相乘通过softmax函数得到输出p,显然μ1与q的内积是最大的,所以会将query识别为第一类。 2....
1Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推理...
def BaseSolver( model, optimizer, x, n_way, k_shot, q_query, loss_fn, inner_train_step=1, inner_lr=0.4, train=True, return_labels=False, ): criterion, task_loss, task_acc = loss_fn, [], [] labels = [] for meta_batch in x: # Get data support_set = meta_batch[: n_way...
小样本学习(Few-Shot Learning,FSL)是一种新颖的机器学习方法,旨在从少量的标记数据中学习。 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,而在很多实际情况中,数据难以取样或大量累积。为解决问题,小样本学习越来越受关注。
今天深度学习之所以成功,大量的数据是不可缺少的必要条件。我们训练的模型都是吃过见过后才有现在这样良好的表现。不过实际情况要收集到足够多的数据并非易事,今天我们就这个问题来学习 Few-shot Learning。 今天深度学习之所以成功,大量的数据是不可缺少的必要条件。我们训练的模型都是吃过见过后才有现在这样良好的表...
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推...
FewShot Learning: 新一代机器学习技术的前沿 1. 背景介绍 在传统的机器学习和深度学习模型中,训练一个高性能的模型通常需要大量的标注数据。然而,在许多实际应用场景中,获取大量标注数据既昂贵又耗时。为了应对这一挑战,FewShot Learning(少样本学习)技术应运而生。FewShot Learning 旨在通过极少量的样本数据进行模型...