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...
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...
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...
小样本学习是指模型对于给定的任务利用少量的监督信息,获得较好的鲁棒和泛化表现,英文即Few-Shot Learning(后面简写成FSL)。由于小样本学习本身也是机器学习的一种,这里我也仿照Mitchell在1997年给机器学习的广泛定义给Few Shot Learning下一个形式化定义: 给定一个小样本学习任务T,若一个程序基于经验E提供的少量经验,...
深度学习: Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning Introduction在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据 和 反复训练才能修得 泛化神功 。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究Zero-shotLearning/ One-shotLearning/Few-shotLearning。 爱上一匹野马 (泛化...
然而,许多想法都可以被用于few-shot的目标检测。半监督学习与few-shot学习有关,因为只有few-shot标注的目标类别的实例可用。然而,与few-shot学习不同的是,通常有大量额外的未标注的数据,这有助于学习适当的表示[14], [15], [16]。因此,当有额外的无标签数据时,应该考虑用半监督学习的方法来改善few-shot学习...
小样本学习(Few-shot Learning)综述 ,就可以完成分类。Few-shotLearningFew-shotLearning是 MetaLearning在监督学习领域的应用。 训练方法few-shot的训练集中包含了很多的...难以在few-shot场景下拟合,因此通过调整优化方法来完成小样本分类的任务。 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning ...
learning的定义;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出的few-shot learning framework...