通常情况下,采用episode训练方案,其中每个Episode模仿N-way-K-shot设置。这就是所谓的元训练。在每个episode(也被称为few-shot任务)中,模型在随机子 \mathcal{D}_{m e t a}^{e}\subset\mathcal{D}_{b a s e},\vert\mathcal{D}_{m e t a}^{e^{}}\vert\,=K\cdot N 上对N个类别的K个训...
在细粒度图像领域也有few-shot的需求,在传统的fine grained不管是检索还是识别也好,依赖的数据是非常大的,甚至是海量的标注数据,这样的海量标注数据,fine grained仅仅依靠普通人标注是不行的,由于标注量和成…
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,...
测试的时候和训练时的episode中的操作一样,将测试时的support set 和query输入到模型中,然后计算query和每个类别的概率分数,选择最大的概率值的类。 论文三:Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 这篇论文中提出了关系网络(Relation Network)的概念。整个训练和预测时的方法和上一篇的原型是...
即要求模型从CKCK个数据中学会如何区分这CC个类别,这样的任务被称为C-way K-shot问题。 优点 训练过程中,每次训练(episode)都会采样得到不同的 meta-task,所以总体来看,训练包含了不同的类别组合。 这种机制使得模型学会不同 meta-task 中的共性部分,比如如何提取重要特征及比较样本相似等,忘掉 meta-task 中 task...
Algorithm 1总结了DNN的训练和MTL这两个阶段,其中的failure class由Algorithm 2返回。Algorithm 2说明了在单个任务上的学习过程,包括episode training和episode test 四、实验与实验结果 4.1 数据集和实现细节 作者在两个benchmarks上进行了实验,miniImageNet 和 Fewshot-CIFAR100数据集。
In each episode, there is a support set of two to five examples for the model to study and a query set with unseen targets for the model to try to classify. This framework is called N-way K-shot classification, in whichNrefers to the number of categories (called classes), andKrefers...
在少样本的场景下,样本被按照批次(episode)组织成N-way-K-shot形式的数据。每个批次的数据又被组织成两个集合,support set 和 query set,其中support set用于学习,query set用于预测。其含义是,在每一批(episode)的support set中含有N种类型的实体,每种类型有K个实体,query set含有与support set同类型的实体。模...
即要求模型从 C*K 个数据中学会如何区分这 C 个类别,这样的任务被称为 C-way K-shot 问题。 训练过程中,每次训练(episode)都会采样得到不同 meta-task,所以总体来看,训练包含了不同的类别组合,这种机制使得模型学会不同 meta-task 中的共性部分,比如如何提取重要特征及比较样本相似等,忘掉 meta-task 中 task...