期末要做一个 presentation,我跟我朋友选了这篇论文:Optimization as a Model for Few-Shot Learning。 (Few-shot learning 实在是太火了呀哈哈哈) 0. 摘要 尽管深度神经网络在大数据领域取得了巨大成功,但它们通常在 few-shot learning 任务上表现不佳。作者提出了一种基于 LSTM 的元学习模型来解决这个问题。 该...
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...
《Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition》论文中使用了Omniglot数据集。Omniglot数据集是Few-shot Learning中常用的数据集,它采集了来自50个字母表的1623个手写字符。每一个字符仅仅包含20个样本,每一个样本都是来自于不同人的手写笔迹。样本图片的分辨率为105x105。 这面展示几个手写字符: image.p...
首先在给定的测试时的support set,support set是一个C个类别(原则上这C个类别和train set中的M个类别是不相交的,这样才符合one-shot learning的本质),且每个类别下只有一个样本的数据集,现在给定一个query,将query和support set中的样本输入到孪生网络中,得到query和每个样本之间的概率分数,在这里因为是one-shot,...
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的情况下快速适应并执行各种语言任务,这在以往的语言模型中是不常见的。GPT-3的这一特性为自然语言处理技术的发展开辟了新的可能性,特别是在数据受限的应用场景中。此外,论文还通过一系列实验,展示了...
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...
2、AdarGCN: Adaptive Aggregation GCN for Few-Shot Learning( 自适应聚合GCN 的小样本学习) 论文地址: 3、Few-shot Natural Language Generation for Task-Oriented Dialog(面向任务对话的小样本自然语言生成) 摘要:自然语言生成(NLG)模块是面向任务的对话系统的重要组成部分,它将语义形式的对话行为转化为自然语言的...
论文阅读:Few-Shot Meta-Learning on Point Cloudfor Semantic Segmentation,Few-ShotMeta-LearningonPointCloudforSemanticSegmentation摘要建筑机器人的推广可以解决人力资源短缺的问题,提高装修质量。同时,三维点云是获取环境信息的重要数据形式,广泛应用于机器人、
我们通过提高模型的泛化能力来解决这个cross-domain few-shot learning(CDFSL)问题。具体来说,我们在模型用noise-enhanced supervised autoencoder(NSAE)来捕获更广泛的特征分布的变化。 1. Methodology 1.1. Preliminaries# Problem formulation:源数据集有一个大规模的标记数据集Ds,而目标数据集只有有限的标记图像。我们...