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...
深度神经网络在大数据上取得了骄人的成绩, 但在仅有少量样本时表现得不尽如人意. 为了解决该问题, 小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)被越来越多的研究者所关注. FSL 可以在十分有限的监督信息(带标注的样本)下, …
2021年，提示学习（prompt learning）浪潮兴起，而早在2020年，OpenAI 就在论文Language Models are Few-...
learning的常用策略是使用迁移学习,先在一个别的、与few-shot任务有关联的任务上训练网络,使网络先具有一些先验知识(prior,metaKnowledge(元知识)),然后再在few-shot任务...样本不平衡情况的学习方法。)一个关于few-shotlearning的形象的示意图,few-shotlearning中涉及到的一些概念: N-way, K-shot: 在我们的训练...
few-shot learning, zero-shot learning, one-shot learning,any-shot learning, C-way K-shot,Meta-learn 样本不平衡情况的学习方法。)一个关于few-shotlearning的形象的示意图,few-shotlearning中涉及到的一些概念: N-way, K-shot:在我们的训练集中共有N...Learning.》): Meta-learning(元学习):在没有任...
Snell, Jake,et al. “Prototypical Networks for Few-Shot Learning.” Advances in NeuralInformation Processing Systems, 2017, pp. 4077–4087. 一、论文发表简要信息: 图1 文章信息 这是NIPS-2017 Poster的一篇文章。 二、论文的主要思想: 图2 原型网络示意图 ...
这篇论文提出的渐进式少量次学习(incremental few-shot learning)能够解决这个问题,其中已经训练好的常规分类网络能够识别一组基础类别,同时也会考虑一些额外的全新类别,包括仅有少量有标注的样本地一些类别。在学习了全新的类别后,这个模型会在基础类别与全新类别的整体分类表现上被重新评估。为此,作者提出了一种元学习...
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...
目录(一)Few-shot learning(少样本学习)1. 问题定义2. 解决方法2.1 数据增强和正则化2.2 Meta-learning(元学习)(二)Meta-learning(元学习)1. 学习微调 (Learning to Fine-Tune)2. 基于 RNN 的记忆 (RNN Memory Based)3.度量学习 (Metric Learning)4.方法简单比较5.未来方向5.1 更好的 meta-learning 方法...
训练中每个episode/mini-batch包含样本数量=N*C 其中: C = 类型数量 N =sample images +query images 论文中区分了sample images和query images,我认为没有必要,训练时无差别对待它们,能获得更多的样本组合。 结构示意图如下,其中sample的feature是K个样本feature的均值。