Few-Shot Learning通常指的是模型在面对新任务时,只需要少量(如1个、5个或10个等)标注样例就能达到较好的性能。它与传统的监督学习不同,后者依赖于大量的标注数据来训练模型。 # Few-Shot vs Zero-Shot - Few-Shot Learning:需要少量标注数据进行微调。 - Zero-Shot Learning:完全不需要标注数据,模型通过已有的...
FewRel:一个大规模的几率关系提取数据集,它包含一百多个关系和大量不同领域的注释实例。 Meta Transfer Learning:这个资源库包含了TensorFlow和PyTorch实现的Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning。 Few Shot:该资源库包含干净的、可读的和经过测试的代码,用于重现几率学习研究。 Few-Shot Object Detection(FsDet...
【论文翻译】小样本学习(Few-Shot Learning)背景和主要方向简介本文主要翻译自论文Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning的前两部分,这两部分对于小样本学习有了简要的介绍,并给出…
2.自然语言处理(NLP):Few-shot learning 使自然语言处理 (NLP) 应用程序能够使用少量文本数据示例完成任务。 解析 翻译 短语完善 快速情绪分类 用户意图分类的图表系统 刑事指控预测 单词相似性 文本分类 3.音频处理:包含有关语音/声音信息的数据可以通过声学信号处理进行分析,并且小样本学习可以实现以下任务的部署。
Machine Learning Yearning - Andrew Ng ↩ embed & embedding 在机器学习论文中,“embedding”和“embed”是常见术语,它们在中文翻译中有特定的上下文含义。通常,“embedding” 和“embed” 被用来描述将高维数据转换为低维空间的一种技术,或者表示数据在低维空间中的表示。 Embedding 常见翻译: 嵌入 嵌入表示 嵌入...
定义与挑战小样本学习（Few-Shot Learning, FSL），亦即低样本学习（LSL），是机器学习领域中的一个创新策略，它要求模型在面对极其有限的数据集时仍能展现出高效率。在传统机器学习中，模型往往依赖大量的数据以优化预测，然而小样本学习却反其道而行，挑战的是如何在数据稀缺的情况下，挖掘出深层次的...
迁移学习(Transfer Learning):利用预训练模型的知识,迁移到新任务中。 度量学习(Metric Learning):通过学习一个度量空间,使得相似样本在该空间中距离较近,不同样本距离较远。 数据增强(Data Augmentation):通过生成合成数据来增加训练数据的多样性。 这些概念相辅相成,共同构成了 FewShot Learning 的理论基础和技术体系...
Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning 摘要 在本文中,我们提出了一种新的边标签图神经网络 ,其在边标签图上采用深度学习进行小样本学习。以往用于小样本学习的图神经网络 方法基本上都是基于节点标签框架,该框架对类内相似、类间不同进行隐式建模。相反,我们提出的 ...
小样本学习(Few-shot Learning)是一个关注于在数据有限的条件下，计算机系统如何学习并适应新任务的机器学习领域。其目标是在面对少量训练数据时，能快速高效地学习新任务，并达到与大量数据训练相似的性能。本文旨在对小样本学习进行系统综述，以期为该领域的发展提供理论依据与实践指导。在小样本学习中，...