模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,简称MAML)算法[7],其模型无关体现在,能够与任何使用了梯度下降法的模型相兼容,广泛应用于各种不同的机器学习任务,包括图像分类、目标检测、强化学习等。元学习的目标,是在大量不同的任务上训练一个模型,使其能够使用极少量的训练数据(即小样本),进行极少量的梯度下降...
几篇论文实现代码:《Few-shot learning with noisy labels》(CVPR 2022) GitHub: github.com/facebookresearch/noisy_few_shot《GraphDE: A Generative Framework for Debiased Learning and Out-of-Distribution Detection on Graphs》(NeurIPS 2022) GitHub: github.com/Emiyalzn/GraphDE [fig9]...
源代码(Pytorch实现):few-shot 我们的GitHub项目:few-shot 基于PaddlePaddle复现Few-shot learning - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2513877
主要关注了few shot learning中的预训练对模型性能的限制问题(这个observation是来源于作者的因果假设:预训练的知识、样本特征和标签之间的因果关系的结构因果模型(SCM),然后在motivation里我会对这一点做通俗的解释),并且提出了一个新的少样本学习(few shot learning)范式:Interventional Few-Shot Learning(IFSL)。实际...
几篇论文实现代码:《Few-Shot Learning Evaluation in Natural Language Understanding》(NeurIPS 2021) GitHub:https:// github.com/microsoft/CLUES 《Open Knowledge Graphs Canonicalization using Variati...
代码 [1]floodsung/LearningToCompare_FSL [2]prolearner/LearningToCompareTF 参考资料 [1]torchvision库简介(翻译) [2]Pytorch——计算机视觉工具包:torchvision [3]Python---python3.7.0---如何安装PIL [4]Python图像处理PIL各模块详细介绍 问题解决
Model-based方法针对few-shot learning问题特别设计了模型,而MAML允许使用任何模型,所以叫做model-agnostic。 Meta learning可以称为是一种"learn to learn"的学习方法。以往的机器学习任务都是教给模型学习一个任务,但在meta learning中,一次让模型处理好几种任务,让模型学习“学习这件事”,未来有新的任务后模型能够...
手把手代码复现【ICLR 2021】小样本学习代表性论文《Free Lunch for Few-shot Learning: Distribution Calibration》感谢关注潜力up主,有任何相关的科研问题欢迎留言or私信一起交流进步~, 视频播放量 13616、弹幕量 3、点赞数 381、投硬币枚数 441、收藏人数 460、转发人数
但因为大部分文章中的例子都是在图像领域的,因此不会很细的去描述模型的结构,应用到文本中这些结构可以自己去选择,在这里会侧重讲述其做法,代码实现见https://github.com/jiangxinyang227/few_shot_learning。数据集采用的是由阿里巴巴团队整理出来的ARSC数据集。
Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为learning to learn,该算法旨在让模型学会“学习”,能够处理类型相似的任务,而不是只会单一的分类任务。举例来说,对于一个LOL玩家,他可以很快适应王者荣耀的操作,并在熟悉后打出不错的战绩。人类利用已经学会的东西,可以更快的掌握...