期末要做一个 presentation,我跟我朋友选了这篇论文:Optimization as a Model for Few-Shot Learning。 (Few-shot learning 实在是太火了呀哈哈哈) 0. 摘要 尽管深度神经网络在大数据领域取得了巨大成功,但它们通常在 few-shot learning 任务上表现不佳。作者提出了一种基于 LSTM 的元学习模型来解决这个问题。 该...
但是整体meta learning感觉还很新,没有成形的定义。 Future Work 整体上Few Shot Learning还处于理论研究阶段,目前主要也没有落地到实际的应用上,近两年的顶会上也逐渐有一些论文在做FSL到各个方向的应用,比如Object Detection等等。另外基于FSL的多模态融合也是一个比较值得研究的方向。对这一方面的论文阅读工作还未...
这篇综述论文的主题是 “从少数示例中泛化:小样本学习综述”。它探讨了小样本学习(Few-shot Learning,FSL)领域,旨在理解当数据集较小时,如何使机器学习模型能够快速泛化到新任务。 核心论点: FSL 是一种有前景的机器学习范式,它专门处理训练集中只有少量带标签样本的情况。 FSL 的核心问题在于经验风险最小化器的不...
Few-shot learning仅需要每个类别含有少量带标签数据就可以对样本进行分类。 Gregory Koch等人提出了一种新的机器学习框架,当每个待测类别仅有1个样本的时候也能取得超过90%的识别准确率。 1. Omniglot数据集 《Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition》论文中使用了Omniglot数据集。Omniglot数据集是Few...
论文地址：Universal Few-shot Learning of Dense Prediction Tasks with Visual Token Matching 代码地址：...
论文一:Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 这篇论文的主体结构是孪生网络(Siamese Network),之前的一片博客有专门介绍过孪生网络,详情见孪生网络(Siamese Network)在句子语义相似度计算中的应用。这一篇介绍下孪生网络在one-shot learning中的应用。
Model-based方法针对few-shot learning问题特别设计了模型,而MAML允许使用任何模型,所以叫做model-agnostic。 Meta learning可以称为是一种"learn to learn"的学习方法。以往的机器学习任务都是教给模型学习一个任务,但在meta learning中,一次让模型处理好几种任务,让模型学习“学习这件事”,未来有新的任务后模型能够...
论文阅读:Few-Shot Meta-Learning on Point Cloudfor Semantic Segmentation,Few-ShotMeta-LearningonPointCloudforSemanticSegmentation摘要建筑机器人的推广可以解决人力资源短缺的问题,提高装修质量。同时,三维点云是获取环境信息的重要数据形式,广泛应用于机器人、
本篇学习报告的内容来自 DeepEMD: Differentiable Earth Mover's Distance for Few-Shot Learning,该论文是CVPR 2020论文(DeepEMD: Few-Shot Image Classification with Differentiable Earth Mover's Distance and Structured Classifiers)的期刊扩展版,目前已被T-PAMI 2022录用。
论文阅读笔记:Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning 标题:重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景: 问题背景:原型网络是一种流行的小样本学习方法, 其网络简单而直观,对于小样本学习问题有着较好的表现,尤其是在图像分类等领域。