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...
主要关注了few shot learning中的预训练对模型性能的限制问题(这个observation是来源于作者的因果假设:预训练的知识、样本特征和标签之间的因果关系的结构因果模型(SCM),然后在motivation里我会对这一点做通俗的解释),并且提出了一个新的少样本学习(few shot learning)范式:Interventional Few-Shot Learning(IFSL)。实际...
《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...
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...
论文一:Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 这篇论文的主体结构是孪生网络(Siamese Network),之前的一片博客有专门介绍过孪生网络,详情见孪生网络(Siamese Network)在句子语义相似度计算中的应用。这一篇介绍下孪生网络在one-shot learning中的应用。
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...
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、
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...
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...