近期看了一篇few-shot learning的综述论文,论文题目是《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning》(arxiv.org/pdf/1904.0504),这篇论文已经被ACM Computing Surveys接收,作者还建立了 GitHub repo(github.com/tata1661/Few),用于更新该领域的发展。 这篇知乎是记录一下自己对这篇文章的理...
这篇主要讨论了meta-learning, transfer learning, data augmentation, multimodal相关的few-shot learning方法,读起来还不错,我把相关的论文整理了出来,并打包好了方便大家直接刷起来,大家可以关注我的公众号“皮皮嬉”并发送“论文集”即可获取下载地址。也可以根据我下文罗列的论文单独去搜来看。 整理不易,求关注求...
代码地址：GitHub - GitGyun/visual_token_matching: [ICLR'23 Oral] Universal Few-shot Learning of...
论文主要介绍了基于Transformer架构的GPT-3模型,一个比以往版本更大规模且能力更强的语言模型。与前代模型相比,GPT-3通过显著增加模型的规模和数据量,实现了更加高效的学习能力和更广泛的应用范围。 论文的核心观点是强调GPT-3在“少量学习”(Few-Shot Learning)方面的能力。这种能力使得GPT-3能够在仅仅接触少量样本...
论文地址: 8.Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-Wise Transformation(跨域小样本分类)ICLR2020 论文地址: https://arxiv.org/abs/2001.08735 专知便捷查看 后台回复“ FSL 2 0 ” 就可以获取 《 最新必读的8篇「小样本学习(few-shot learning)」2020顶会论文和代码 》专知下载链接 ...
【1】Meta-learning for Few-shot Natural Language Processing: A Survey 摘要：少样本自然语言处理（...
论文解读:Task Agnostic Meta-Learning for Few-shot Learning(TAML) 通常的,元学习可以被在多个任务(task)上训练以期望能够泛化到一个新的task。然而当在现有的task上过度地学习(过拟合),在新的task泛化能力会变差。换句话说,初始的meta-learner在现有的task上会学习到有偏的知识(bias),特别是样本数量非常...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2108.06332.pdf 代码地址:https://github.com/zhouj8553/FlipDA 0.摘要 大多数以前的文本数据扩充方法都局限于简单的任务和弱基线。 我们探索了在硬任务(即,few-shot的自然语言理解)和强基线(即,具有超过10亿个参数的预训练模型)上的数据扩充。在这种情况下,我们复制了大量以前...
Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为 learning to learn,在 meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task,去学习类别变化的情况下模型的泛化能力,在 meta testing 阶段,面对全新的类别,不需要变动已有的模型,就可以完成分类。 形式化来说,few-shot 的训练集中...
微调预先训练的模型是实现高样本效率的流行策略,但它是一种事后黑客攻击。机器学习可以做得更好。few-shot learning 旨在解决这些问题。在本文中,我将通过深入研究三篇前沿论文,探讨一些近期的学习方法。 1. 匹配网络:可微分的最近邻分类器原型网络。 2. 学习原型:表示模型...