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...
6.Evolving Losses for Unsupervised Video Representation Learning(无监督视频表示学习的损失演化)CVPR2020 论文地址: 7.Few-shot acoustic event detection via meta-learning(元学习的小概率语音事件检测)ICASSP 2020 论文地址: 8.Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-Wise Transformation(跨域小样...
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...
小样本学习(Few-Shot Learning)(一) 1. 前言 本文讲解小样本学习(Few-Shot Learning)基本概念及基本思路,孪生网络(Siamese Network)基本原理及训练方法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(二)讲解小样本学习问题的Pretraining+Fine Tuning解法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(三)使用飞桨(PaddlePaddle)基于paddle.vi...
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...
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...
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...
Zero-Shot Object Counting 2021 Learning To Count Everything code:https://paperswithcode.com/paper/learning-to-count-everything摘要:现有的视觉计数工作主要集中于一个特定的类别,如人、动物和细胞。在本文中,我们感兴趣的是计算所有内容,即计算来自任何类别的对象,只给出来自该类别的少数注释实例。为此,我们将...
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...