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 在自然语言处理领域的进展,以及我们团队基于对话工厂平台所做的探索。 数据集 1.FewRel 数据集[11] 由Han等人在EMNLP 2018提出,是...
Omniglot数据集是由来自50种不同语言的1,623个手写字符构成的,每个字符都有20个不同的笔迹,这就构成了一个样本类别极多(1623种),但每种类别的样本数量极少(20个)的小样本手写字符数据集。使用中通常选择1200种字符作为训练集,剩余的423种字符作为验证集,并通过旋转90°,180°和270°进行数据集扩张,每张图片通过...
数据集论文:Meta-learning for semi-supervised few-shot classification, ICLR 2018. 数据来源:tieredImageNet 在 2018 年从上面的论文提出,从 ImageNet ILSVRC-2012 中抽取了 34 个超类别(Categories),每个超类别包含 10~30 个不等的子类别(Classes),共 608 个子类别。每个子类别有数量不等的图像,共 779165 ...
数据集来源于ImageNet ILSVRC-2012，包含100个类别，每个类600张图像，共计60000张。在Matching networks中提出，数据集被划分为64:16:20的训练、验证和测试集，这一比例与原始论文相同。图像尺寸为84×84。tiered-ImageNet 此数据集在2018年由Meta-learning for semi-supervised few-shot classification提...
从大规模数据集中训练CNN网络,学习相似函数sim。 然后应用sim进行预测,将Query 与 Support Set 依次求sim,取最高得分的类。 2.1 常见的数据集datasets 字符集Omniglot。 图像集Mini-ImageNet 3.Siamese Network 3.1 Learning Pairwise Similarity Scores 将data分为两类,Positive and Negative Samples。
miniImageNet数据集是从ImageNet中选取的，共100个类别，每个类别有600张图像，尺寸为84*84。常用划分包括80个训练类，20个验证类。下载地址：[链接]。参考文献：[2]tieredImageNet数据集也是从ImageNet选取的，包含34个大类，每个大类包含10-30个小类，合计608个类别和779,165张图像。数据集分为20个...
Few-shot Learning的研究现状包括了一些小样本数据集的提出,如FewRel数据集和ARSC数据集。FewRel数据集由Han等人在EMNLP 2018提出,是一个小样本关系分类数据集,包含64种关系用于训练,16种关系用于验证和20种关系用于测试,每种关系下包含700个样本。ARSC数据集由Yu等人在NAACL 2018提出,取自亚马逊多领域情感分类数据,该...
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...
Embedding learning 特定任务 · Task-Specific❓ 特定于任务的嵌入模型,通过对该任务的小样本数据集枚举所有可能的样本对,来生成大量的样本对,增加训练数据的数量。 通用任务 · Task-Invariant 利用一个大规模数据集设定大量小样本学习的任务,使得网络能够适应用小样本的任务学习。 基于元学习的方法: Matching Networ...
基于外部记忆的学习(Learning with External Memory):通过对小样本数据集学习得到知识,然后存储到外部,对于新样本,都使用存储在外部的知识进行表示,并根据表示来完成匹配。这种方法大大降低的假设空间; 生成模型(Generative Modeling):生成模型学习小样本数据集的数据分布,并可将其用于各种任务; ...