Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为 learning to learn,在 meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task,去学习类别变化的情况下模型的泛化能力,在 meta testing 阶段,面对全新的类别,不需要变动已有的模型,就可以完成分类。 形式化来说,few-shot 的训练集中...
Metric Learning和Meta-Learning中的Learn-to-Measure类算法均属于这一类别,通过学习embedding function (训练数据的f(x)和测试数据的g(x)),采用训练样本和测试样本的embedding的相似度作为测试样本属于相应训练样本的class的概率,相似度可以采用相似度指标(Euclidean、Cosine等)或可学习的相似度模型(神经网络)。此类算法...
小样本学习(Few-shot Learning)综述 问题定义 Meta Learning Few-shot Learning 训练方法 优点 举例 常用算法 参考链接 问题定义 人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体,比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”,什么是“犀牛”。 在人类的快速学习能力的启发下,研究人员希望机器学习模型... ...
本文是阅读WenBin Li等人最近的综述文章(LibFewShot: A Comprehensive Library for Few-shot Learning)的读后感受和总结。 2 问题定义 基于大数据集和监督学习下的分类任务是深度学习的重要应用。但是现实世界中的学习任务往往只有几个标注的样本,解决这种问题的思路就是Few-shot learning(少拍学习,小样本学习)。小孩子...
写在前面:近期在读一些关于小样本学习(Few-Shot Learning)的文章,Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 这篇综述从小样本学习的由来、定义、小样本学习存在的核心问题、同时对现有的所有小样本学习方法进行分类, 最后作者从问题设置、技术、应用和理论等方面提出了小样本学习可能的发展方...
Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为 learning to learn,在 meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task,去学习类别变化的情况下模型的泛化能力,在 meta testing 阶段,面对全新的类别,不需要变动已有的模型,就可以完成分类。 形式化来说,few-shot 的训练集中包...
few shot learning综述Few-shot Learning是Meta Learning在监督学习领域的应用,旨在解决机器学习模型在面对新类别时,仅通过少量样本就能快速学习的问题。人类通过观察少数例子就可以识别新物体,如小孩通过书中的图片就可以认识什么是“斑马”,什么是“犀牛”,这启发研究者希望机器也能有类似的能力。 Few-shot Learning的...
arXiv于2020年1月15日上传图像分割综述论文“Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey“。 摘要:图像分割是图像处理和计算机视觉中的关键主题,其应用包括场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等。已经开发了用于图像分割的各种算法。最近,由于深度学习模型在各种视觉应用中的成功,...
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，...
在Few-shot学习中,最常见的方法是基于元学习(meta-learning)的方式。元学习是一种学习如何学习的方法,通过在多个任务上进行学习,使得模型能够快速适应新任务。在Few-shot学习中,元学习的目标是学习一个优化算法,使得模型能够在少量示例上进行快速学习和泛化。 目前,有许多基于元学习的Few-shot学习方法被提出。其中,最...