few-shot learning是meta-learning的一种,本质上是让机器学会自己学习(learn to learn),其实就是通过判断测试样本与support set中样本的相似性,来推测测试样本属于什么类。传统的监督学习是在大量带标签的数据集中学习到数据的特征,测试样本的类别出现在训练集中,而few-shot learning测试样本未出现在support set中 核心...
最近读了一篇论文,里面涉及到各种Few-shot Leanring、Meta Learning、NTM、Zero-shot Learning等,自己之前从来没有接触过这个领域,也读的头大,所以一边学这些知识,一边也总结分享给大家帮大家零基础入门这个领域,如有错误,还请大家指正。主要参考的是王树森老师、李宏毅老师、卢杨老师等的视频和课件,参考链接见最后。
Few-shot charge prediction with discriminative legal attributes, in COLING, 2018. Z. Hu, X. Li,...
Few-shot learning (FSL) 在机器学习领域具有重大意义和挑战性,是否拥有从少量样本中学习和概括的能力,是将人工智能和人类智能进行区分的明显分界点,因为人类可以仅通过一个或几个示例就可以轻松地建立对新事物的认知,而机器学习算法通常需要成千上万个有监督样本来保证其泛化能力。原则上我们将FSL方法分为基于生成模...
少样本学习(Few-shot Learning) 一 1 与传统的监督学习不同,few-shot leaning的目标是让机器学会学习;使用一个大型的数据集训练模型,训练完成后,给出两张图片,让模型分辨这两张图片是否属于同一种事物。比如训练数据集中有老虎、大象、汽车、鹦鹉等图片样本,训练完毕后给模型输入两张兔子的图片让模型判断是否是同...
Few-shot learning 是一种Meta Learning。 Meta Learning 就是自主学习。 1.Supervised Learning vs. Few-Shot Learning 与监督学习相比,Few-Shot Learning 的Query Sample 的类别也是未知的。 Support Set 通常是一个二维矩阵的形式。 k-way 表示类别的个数 ...
Few-shot Learning(少样本学习)是Meta Learning(元学习)中的一个实例[1],所以在了解什么是Few-shot Learning之前有必要对Meta Learning有一个简单的认识。不过在了解什么是Meta Learning之前还是要了解一下什么是Meta。因此,阅读本文后你将对如下知识有一个初步的了解。
介绍介绍两篇基于元学习方法在现实场景的应用论文。论文一:Relation-aware Meta-learning for Market Segment Demand Prediction with L… 少样本目标检测 | Few-shot Object Detection via Feature Reweighting Bing 基本信息标题:Few-shot Object Detection via Feature Reweighting 作者:Bingyi Kang,Zhuang Liu,Xin Wang...
FewShot Learning: 新一代机器学习技术的前沿 1. 背景介绍 在传统的机器学习和深度学习模型中,训练一个高性能的模型通常需要大量的标注数据。然而,在许多实际应用场景中,获取大量标注数据既昂贵又耗时。为了应对这一挑战,FewShot Learning(少样本学习)技术应运而生。FewShot Learning 旨在通过极少量的样本数据进行模型...
Learning to Extrapolate Knowledge: Transductive Few-shot Out-of-Graph Link Prediction 方向:知识图谱补全,多关系图,图神经网络 问题:少样本图外链路预测问题 方法:图外推网络,归纳推理的节点嵌入网络和转导推理的链接预测网络。 Node Classification on Graphs with Few-Shot Novel Labels via Meta Transformed Netwo...