CVPR 2024 Under Review | Less is More:A Closer Look at Multi-Modal Few-Shot Learning 楼下小黑 今朝有酒今朝醉,明天没酒明天睡2 人赞同了该文章 来自浙大的一篇文章,看模板应该是投稿CVPR,主要关注的问题是预训练模型中如何充分利用few-shot的能力,主要的方法是利用zero-shot能力和learnable prompt,使用self...
An Optimal Control Approach to Deep Learning and Applications to Discrete-Weight Neural Networks Maxim...
2020年最受欢迎的两个NLP库为Flair和Transformers，二者都在各自的产品中增加了零样本分类。一方面，Flair...
With this taxonomy, we review the previous works on few-shot learning and discuss them according to these categories. Finally, present challenges and promising directions, in the aspect of few-shot learning, are also proposed.Zhang, Zihang
Few-shot Learning on Graphs FSLG 也是近几年小样本学习的热点话题(虽然似乎还是迁移学习效果更好一些)。 这篇论文就是review近年的FSLG方法。 这篇论文先回顾FSLG遇到的挑战。 再回顾图表示学习和小样本学习这两个FSLG中的成分。 最后按照Node,Edge,和Graph三个层面回顾FSLG的方法及应用。对每个层面,论文讨论...
比较one/fewshot learning的方法一般采用Omniglot和miniImagenet两个数据集,由于前者相对比较简单,准确率已经比较容易达到99%,所以这里只给出miniImagenet上的对比测试结果。miniImagenet的数据集从 https://drive.google.com/file/d/0B3Irx3uQNoBMQ1FlNXJsZUdYWEE/view 这里下载。
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episodic train- ing/evaluation guide in Algorithm 1 For few-shot meta-learning, we can al- ways design a...【CRR-FMM】A Concise Review of Recent Few-shot Meta-learning Methods 1 Introduction MindMap 2. The Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning 。 Few-shot Learning...
One-shot learning with memory-augmented neural networks **Meta networks的快速泛化能力源自其“快速权重”的机制,在训练过程中产生的梯度被用来作为快速权重的生成。模型包含一个 meta learner 和一个 base learner,meta learner 用于学习 meta task 之间的泛化信息,并使用 memory 机制保存这种信息,base learner 用于...
我进一步review了去年的工作,突然意识到一个问题: 其实大家不太能接受Optimal Transport (OT)那一套在transductive few shot learning上直接用。原因很简单,因为实验的setting其实是有一个uniform class prior. 具体来说就是每个类的测试集+训练集是相等的。OT这一套其实巧妙地利用了这个trick使得但凡基于OT的方法效果...