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...
少量样本学习(Few-Shot Learning)和零样本学习(Zero-Shot Learning)是近些年来在机器学习领域中备受关注的研究方向。这些方法的出现为解决某些特定问题提供了全新的视角,尤其是在数据稀缺的场景下。这两种学习方法的核心思想是,在不需要大量标注数据的情况下,依然能够训练出高效且表现优异的模型。这种能力在实际应用中具有...
Few-Shot Learning是一种机器学习范式,旨在使模型能够在少量样本的情况下完成学习任务。通常,传统的机器学习算法需要大量的标注数据来训练模型,而Few-Shot Learning则以“少即是多”的思想,通过利用极少量的样本来实现模型的训练和泛化。 Few-Shot Learning的关键挑战: 在Few-Shot Learning中,最大的挑战之一是如何在...
简介:零样本学习(Zero-Shot Learning)是机器学习中的一种方法,模型在未见过的类别上进行分类,依赖于类别描述来建立训练与测试集间的联系。例如,通过已知的马、老虎和熊猫特征推断斑马。单样本学习(One-Shot Learning)则是在极少量样本(如一个)的情况下进行学习,目标是减少训练数据需求,适用于新类别出现时无需重新训...
参考文章的来源:Song, Yisheng, et al. "A Comprehensive Survey of Few-shot Learning: Evolution, Applications, Challenges, and Opportunities."arXiv preprint arXiv:2205.06743(2022). 链接:https://arxiv.org/pdf/2205.06743.pdf 1。什么是FSL
Few-shot Learning(少样本学习)是Meta Learning(元学习)中的一个实例[1],所以在了解什么是Few-shot Learning之前有必要对Meta Learning有一个简单的认识。不过在了解什么是Meta Learning之前还是要了解一下什么是Meta。因此,阅读本文后你将对如下知识有一个初步的了解。
一、什么是Few-shot learning 1)符号定义 给定一个任务T,以及由训练集Dtrain={(xi,yi)}i=1I(I的数量很少)和测试集Dtest=xtest组成的数据集,p(x,y)是数据的真实分布,而FSL就是要通过训练数据Dtrain 去训练拟合出这个真实分布,也就是最优假设h^。为了得到最优的假设h^,FSL定义了一个关于参数θ的假设空...
1.元学习(Meta-Learning):元学习是few-shot学习中常用的方法之一。它通过从大量的训练任务中获取学习到的经验知识,并将这些知识应用于新任务中。元学习将模型训练为能够快速适应新任务的模型,而不是针对单个任务进行训练。通过这种方式,元学习可以显著提高few-shot学习的性能。 2.数据增强(Data Augmentation):数据增强...
Meta-Learning是一种学习方式，本质是learn to adapt/learn; Few-Shot Learning是一种任务设置，旨在样本...
Transfer Learning（迁移学习）：是指将在一个任务上学到的知识或模型参数应用于另一个相关任务。迁移...