与embedding learning相似需要学习一个embedding function f,但需要计算相似度的是样本的embedding f(x)和记忆库里的key,最相似的value作为该样本的embedding(或取多个最相似的value的加权平均),随后输入一个简单的分类器(e.g. softmax)。
本文对MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)进行了一些改进,提出了meta-transfer learning(MTL)(可以整合迁移学习和元学习的优点)仅用少量数据就能快速适应新的task。 一、摘要 元学习(meta-learning)是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法,它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验,从而使得模型能够快速适应新任务。
传统的深度学习模型对于表示学习通常依赖于大型静态数据集,而市场的非平稳性可能导致这些模型的性能下降。为了提高回报,作者提出了一个观点,即通过将输入与市场 regime 变化的时间和严重程度指标相结合,可以增强深度学习模型的性能。该论点强调了在模型训练中引入与 regime 变化相关的监督的重要性。 在对传统时间序列动量...
从高层的角度来看,研究小样本学习(FSL)的理论和实践意义主要来自三个方面: 首先,FSL方法预计不会依赖大规模的训练样本,从而避免了某些特定应用中数据准备的高昂成本。 FSL可以缩小人类智能与人工智能之间的距离,这是发展通用类型AI的必经之路。 FSL可以为一项新出现的、可采集样本很少的任务实现低成本,快速的模型部署。
少样本学习(Few-shot Learning) 一 1 与传统的监督学习不同,few-shot leaning的目标是让机器学会学习;使用一个大型的数据集训练模型,训练完成后,给出两张图片,让模型分辨这两张图片是否属于同一种事物。比如训练数据集中有老虎、大象、汽车、鹦鹉等图片样本,训练完毕后给模型输入两张兔子的图片让模型判断是否是同...
Few-shot学习有多种训练方式,下面介绍一些常见的方法: 1. 元学习(Meta-Learning):元学习是一种通过学习多个任务的方式来训练模型,使其在遇到新任务时能够快速学习和泛化。通常,元学习的训练集由多个任务组成,每个任务都有少量的训练样本。模型通过学习这些任务,可以学习到一种通用的学习策略,使其在新任务上表现良好...
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...
Few-shot learning (FSL) 在机器学习领域具有重大意义和挑战性,是否拥有从少量样本中学习和概括的能力,是将人工智能和人类智能进行区分的明显分界点,因为人类可以仅通过一个或几个示例就可以轻松地建立对新事物的认知,而机器学习算法通常需要成千上万个有监督样本来保证其泛化能力。原则上我们将FSL方法分为基于生成模...
少样本学习(Few-Shot Learning)方法原理 最后要介绍的学习方法是少样本学习(Few-Shot Learning),它是元学习的一个子领域,旨在开发能够从少量有标签示例中学习的算法。 深度学习元学习(Deep Meta-Learning)是一种机器学习方法,旨在让机器能够学习如何快速适应新任务,而不是仅仅在已知的任务上进行训练。具体来说,元学...
少量样本学习(Few-Shot Learning)和零样本学习(Zero-Shot Learning)是近些年来在机器学习领域中备受关注的研究方向。这些方法的出现为解决某些特定问题提供了全新的视角,尤其是在数据稀缺的场景下。这两种学习方法的核心思想是,在不需要大量标注数据的情况下,依然能够训练出高效且表现优异的模型。这种能力在实际应用中具有...