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...
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...
早期的 Few-shot Learning 算法研究主要集中在小样本图像识别的任务上,以 MiniImage 和 Omnigraffle 两个数据集为代表。 近年来,在自然语言处理领域也开始出现 Few-shot Learning 的数据集和模型,相比于图像,文本的语义中包含更多的变化和噪声,我们将在本节从数据集和模型两个方面介绍 Few-shot Learning 在自然语言...
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...
该文已同步发布在:小样本学习(Few-shot Learning)综述(二) 论文题目:《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning》 该论文出自香港科技大学。 三、数据 FSL(Few-shot Learning)利用先验知识来增加训练数据集。 通过人工制定的规则进行的数据增强通常在FSL方法中用作预处理,可以为模型引入...
近年few-shot learning论文整理 A Comprehensive Survey of Few-shot Learning: Evolution, Applications, Challenges, and Opportunities上周读了这篇22年的新综述,感慨论文真的看不完,而且自己看论文也容易过拟合到某个小角落出不来。这篇主要讨论了meta-le… ...
A Survey on Few-Shot Learning | Introduction and Overview A Survey of Few-Shot Learing | Data 原文链接: 小样本学习与智能前沿 给定少数样本的DtrainDtrain,仅使用简单模型(例如线性分类器)就可以选择较小的H (假设空间)[92,94]。 但是,现实世界中的问题通常很复杂,并且不能由小H的假设h很好地表示[45...
论文题目:《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning》 该论文出自香港科技大学。 摘要:机器学习在数据密集型应用中取得了成功,但在数据集很少时,常常受到阻碍。近期,为了解决这个问题,提出了“小样本学习”。它可以用先验知识从受监督的经验有限的新任务中快速得出结论。为了全面了解FSL,本...
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，...
learning的定义;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出的few-shot learning framework...