One-Shot Learning可以无需重新训练即可应用于新的类别的数据。 One-shot learning 属于Few-shot learning的一种特殊情况。 3 Few-shot learning 小样本学习 如果训练集中,不同类别的样本只有少量,则称为Few-shot learning. 就是给模型待预测类别的少量样本,然后让模型通过查看该类别的其他样本来预测该类别。比如:给...
如何简单理解Siamese networkSiamese network 让one-shot learning成为可能 通过CNN提炼人脸特征,生成一个人脸特征向量feature vector 利用 L_2 来计算2个feature vector之间的距离或相似度 再用阈值完成判断(相…
In more robust networks, a correct classification is less likely to be disturbed by random or even intentionally adversarial changes in the input values.James K. Baker
In this paper, we propose a novel approach to one-shot learning that builds on this core idea. Our approach learns to map a novel sample instance to a concept, relates that concept to the existing ones in the concept space and, using these relationships, generates new instances, by ...
为了实现高质量的自适应更新,作者从 one-shot learning的角度提出一个two-stage one-shot learner,利用不同阶段的目标样本预测分类器的参数。具体来说,除了使用模板分支来学习初始目标特征,作者额外增加了一个输入分支用于捕获后续帧中的目标特征,并设计了一个残差模块来使用这些特征更新初始模板。通过残差学习融合多帧...
One-Shot 学习( One-shot learning) 人脸识别所面临的一个挑战就是你需要解决一次学习问题,这意味着在大多数人脸识别应用中,你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人。所以在一次学习问题中,只能通过一个样本进行学习,以能够认出同一个人。大多数人脸识别系统都需要解决这个问题,因为在你的数据...
Zero-shot Learning:即使没有见过某个类别的样本,也能预测出这个类别的能力。具体来说,就是通过学习一个映射,使得在训练时没有看到过的类别,在遇到时也能通过这个映射得到该类别的特征。 Few-shot Learning:只需要几个样本来识别新类别的能力。与One-shot Learning类似,都是在训练集中每个类别都只有少量样本(一个...
Few-shot Learning (FSL):is a type of machine learning problem (specified by E, T and P), where E contains only a limited number of examples with supervised information for the target T. FSL就是在上述的定义中,将E具体化为有限的有监督数据和无限的无监督数据的机器学习。
CV论文阅读OpenAI CLIP(2/3):Learning Transferable Visual Models From Natural Language 1388 -- 57:31 App [Long Review] Cascaded Diffusion Models for High Fidelity Image Generation 289 -- 52:27 App [Long Review] Wav2Seq: Pre-training Speech-to-Text Encoder-Decoder Models Using 1273 61 38:10...
基于外部记忆的学习(Learning with External Memory):通过对小样本数据集学习得到知识,然后存储到外部,对于新样本,都使用存储在外部的知识进行表示,并根据表示来完成匹配。这种方法大大降低的假设空间; 生成模型(Generative Modeling):生成模型学习小样本数据集的数据分布,并可将其用于各种任务; ...