few shot learning综述Few-shot Learning是Meta Learning在监督学习领域的应用,旨在解决机器学习模型在面对新类别时,仅通过少量样本就能快速学习的问题。人类通过观察少数例子就可以识别新物体,如小孩通过书中的图片就可以认识什么是“斑马”,什么是“犀牛”,这启发研究者希望机器也能有类似的能力。 Few-shot Learning的...
早期的 Few-shot Learning 算法研究主要集中在小样本图像识别的任务上,以 MiniImage 和 Omnigraffle 两个数据集为代表。 近年来,在自然语言处理领域也开始出现 Few-shot Learning 的数据集和模型,相比于图像,文本的语义中包含更多的变化和噪声,我们将在本节从数据集和模型两个方面介绍 Few-shot Learning 在自然语言...
根据机器学习模型在小样本上难以学习的原因,Few-Shot Learning从三个角度解决问题,(1)通过增多训练数据提升h_I(Data)、(2)缩小模型需要搜索的空间(Model)、以及(3)优化搜索最优模型的过程(Algorithm)。 PS: 上面两张图均引自2020年香港科技大学和第四范式的paper“Generalizing from a Few Examples: A Survey o...
本文先介绍 Few-shot Learning 定义;由于最近几年 Few-shot Learning 在图像领域的进展领先于在自然语言处理领域,所以第二部分结合其在图像处理领域的研究进展,详细介绍 Few-shot Learning 的三类典型方法及每种方法的代表性模型;接下来介绍在自然语言处理领域的研究进展以及我们对 metric-based 的方法进行系统总结后提...
一、综述类 1. Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 2. Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning, CSUR, 2020. 3. Rethinking few-shot image classification: a good embedding is all you need?ECCV2020. 4. Prototypical networks for few-shot ...
小样本学习(Few-shot Learning)综述 问题定义 Meta Learning Few-shot Learning 训练方法 优点 举例 常用算法 参考链接 问题定义 人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体,比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”,什么是“犀牛”。 在人类的快速学习能力的启发下,研究人员希望机器学习模型... ...
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...
一:N和K的具体指代元学习(Meta learning)引入了一系列的概念,这其中包括N-way K-shot,Meta-training、Meta-testing、Base class和Novel… 打开模型Zero-Shot新范式:Instruction Tuning 避暑山庄梁朝伟 深度学习 大规模语言模型已经被证明可以很好的应用到小样本学习任务,例如 OpenAI 提出的GPT-3在小样本(few-shot)场...
Learning Pairwise Similarity Scores 这个思想比较简单,既然Training Set中有很多类,每类中也有很多样本,那么就来构造正负样本对来让网络学习哪些是像的,哪些是不像的。如图所示,训练集中包含五类,我们使用类中的样本构造正样本,即他们是相似的;用类间的样本构造负样本,即他们是不相似的。我们给正样本给予标签1,负...
Few Shot Learning（FSL）又称少样本学习，这是做AI研究经常遇到的一个问题。深度学习技术需要大量的数据...