首先,模型 M_{init} 只在基础数据 D_{base} 上进行训练,结果是 {\mathcal M}_{b a s e} 。通常情况下,采用episode训练方案,其中每个Episode模仿N-way-K-shot设置。这就是所谓的元训练。在每个episode(也被称为few-shot任务)中,模型在随机子 \mathcal{D}_{m e t a}^{e}\subset\mathcal{D}_{...
基于这个辅助数据集,构造出若干类似于上图中测试数据的episode。系统通过对每个episode的样本进行学习,可以得到一些分类器或者是特征向量,进而可以在evaluation data上产生loss。借助这种方法,系统可以学习到一个在测试数据集上泛化能力较好的网络。 在我们的方法中,在exemplar中学习到学习到一个映射,映射的对象就是输入...
训练过程中,每次训练(episode)都会采样得到不同 meta-task,所以总体来看,训练包含了不同的类别组合,这种机制使得模型学会不同 meta-task 中的共性部分,比如如何提取重要特征及比较样本相似等,忘掉 meta-task 中 task 相关部分。通过这种学习机制学到的模型,在面对新的未见过的 meta-task 时,也能较好地进行分类。
输入有三种图,Query Image和 Support Image就是标注的episode设置,在此基础上额外加了一组Reference Image,它由H组类别相同的图片对组成。那么首先这些所有的图都会过一个Feature Extractor进行特征提取(特征会经过Norm),然后一组Reference Image 图片对的输出feature会相减和Support Image的feature再相加送入到一个Generat...
训练过程中,每次训练(episode)都会采样得到不同的 meta-task,所以总体来看,训练包含了不同的类别组合。 这种机制使得模型学会不同 meta-task 中的共性部分,比如如何提取重要特征及比较样本相似等,忘掉 meta-task 中 task 相关部分。 通过这种学习机制学到的模型,在面对新的未见过的 meta-task 时,也能较好地进行分...
那该怎么构造这样一个episode呢?从train set中随机抽取C个类别,然后从每个类别中随机抽取K个样本,构造训练时期的support set,这样的问题也称为C-way K-shot问题,接着从另外N-K个样本中选取n个样本作为训练时期的query。构造一系列这样的episode来训练网络。其具体的结构可以描述如下:...
在少样本的场景下,样本被按照批次(episode)组织成N-way-K-shot形式的数据。每个批次的数据又被组织成两个集合,support set 和 query set,其中support set用于学习,query set用于预测。其含义是,在每一批(episode)的support set中含有N种类型的实体,每种类型有K个实体,query set含有与support set同类型的实体。模...
目前学术界普遍研究的是N-way-K-shot问题,即进行N个类别的识别,每类有K个样本。训练过程以task为单位,会用到两个数据集:Support set S 和 Query set Q 。对于模型训练过程中的每个task(episode),选定M个class,每个class选择N个样本,这M x N个样本也称为support set。对于另一个从这M个class中选择的待...
In each episode, there is a support set of two to five examples for the model to study and a query set with unseen targets for the model to try to classify. This framework is called N-way K-shot classification, in whichNrefers to the number of categories (called classes), andKrefers...
训练过程中,每轮(episode)都会采样得到不同meta-task的,即包含了不同的类别组合,这种机制使得模型学会不同meta-task中的共性部分,比如,如何提取重要特征及比较样本相似等,忘掉meta-task中领域相关部分。通过这种学习机制学到的模型,在面对新的未见过的meta-task时,也能较好地进行分类。详情见Algorithm 1. ...