这篇工作给 few-shot-classification打开了一个大门,验证了representation的重要性。此外,作者没有全盘否认meta-learning,只是说在 few-shot-classification任务中本文的方法比meta-learning好。
Few-shot Learning V.S Zero-shot Learning 小样本学习的目的是在有少量训练数据的情况下能获得准确分类测试样本的模型 零样本学习的目的是预测训练数据集中没有出现过的类 零样本学习和小样本学习有很多共同的应用,如: 图像分类 (image classification) 语义分割 (semantic segmentation) 图像生成 (image generation)...
few-shot classification相较于普通的分类任务,一个重大区别是测试时的小样本分类任务是训练没见过的(这很合理,如果见过那直接预测就完事了,测试阶段还要小样本作甚?)。比如在miniImageNet里,测试时的类别(category)是训练时没见过的;又比如在Meta-dataset里,不仅测试时的类别训练时没有见过,测试图片所在域(domain)...
Few-shot image classification is the task of doing image classification with only a few examples for each category (typically < 6 examples). Source: [Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning](https://github.com/Sha-Lab/FEAT)
在few-shot image classification中,每个任务的训练数据由N-way K-shot构成support set,即N个类,每类K个有标签样本。此外,T个样本(N-way T/N-shot)构成query set。在MAML中,inner loop使用support set,outer loop使用query set。这样的设置中,每个任务有N个随机类别,每个类也有K+T/N个随机样本。
LiBiscuit IP属地: 福建 0.1592022.02.21 16:01:36字数 871阅读 790 Hello~ 两个月没更新啦 年都过了 虎年大吉呀大家 把剩下的一点关于小样本学习的论文阅读更新完~ 后续就是随缘更新啦 有需要交流可以简信啦 论文名称: 《few-shot image classification with multi-facet prototypes》 ...
Few-shot Learning via Saliency-guided Hallucination of Samples 通过显著性引导样本产生幻觉的少量镜头学习 Spot and Learn: A Maximum-Entropy Patch Sampler for Few-Shot Image Classification 点和学习:一种用于最小镜头图像分类的最大熵贴片采样器 Image Deformation Meta-Networks for One-Shot Learning 一次学习...
Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification (2019 AAAI) Instance-level Attention. 原始的原形网络计算类原形是通过加权平均的方法,即认为每个实例的地位都是相同的。但由于任务的背景是在few-shot学习中,用来计算类原形的样本数量往往很少...空间中重要的特征维度,来缓解...
【论文笔记】Rethinking Few-Shot Image Classification: A Good Embedding Is All You Need?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
^abRethinking few-shot image classification: A good embedding is all you need?https://arxiv.org/pdf/2003.11539.pdf ^abSelf-supervised knowledge distillation for few-shot learninghttps://arxiv.org/pdf/2006.09785.pdf ^Modelagnostic meta-learning for fast adaptation of deep networkshttp://proceedings...