本文主要讲解当前最新小样本学习综述A Survey of Few-Shot Learning的Model部分,包括Multitask Learning、Embedding Learning、Learning with External Memory、Generative Modeling四种模型方法,具体目录如下: 想要阅读该综述更多的内容,可以访问下面的链接。小样本学习综述: 三大数据增强方法 A Survey on Few-shot Learning ...
Yu [10] 等人指出在图像领域的 Few-shot Learning 任务中,比如 Omniglot 和 miniImage 数据集,所有的数据都是从同一个大的数据集采样而来,也就是说所有的 meta-task 都是来自同一个领域,所以相关性是很强的。 所以之前的 Few-shot Learning 方法只需使用一个 meta model 即可解决剩余的 few-shot 任务。但是...
根据机器学习模型在小样本上难以学习的原因,Few-Shot Learning从三个角度解决问题,(1)通过增多训练数据提升h_I(Data)、(2)缩小模型需要搜索的空间(Model)、以及(3)优化搜索最优模型的过程(Algorithm)。 PS: 上面两张图均引自2020年香港科技大学和第四范式的paper“Generalizing from a Few Examples: A Survey o...
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 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...
2 Structural Causal Model 3 Method 4 Experiment 5 Conclusion References 【写在前面】 这篇是发表在2020年NeurIPS上的一篇文章,由NTU,SMU以及阿里联合发表。主要关注了few shot learning中的预训练对模型性能的限制问题(这个observation是来源于作者的因果假设:预训练的知识、样本特征和标签之间的因果关系的结构因果模...
在元学习背景下,原型网络(Prototypical Networks)和模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,MAML)是两种在少样本学习场景中取得成功的突出替代技术。 原型网络(Prototypical Networks) 原型网络是一类为少样本分类任务设计的神经网络。其核心思想是在特征空间中为每个类学习一个原型或代表性示例。通过比较新输入与学...
Explore how few-shot learning works, its key techniques and applications, and what the future holds for few-shot learning.
def train_emb_model(epochs: int, batch_size: int, learning_rate: float, data_reader: Callable, embedding_dim: int = 128) -> None: """ 训练图片特征提取网络 :param epochs: 生成的训练数据集迭代的次数 :param batch_size: 每个batch数据量 :param learning_rate: 学习率 :param data_reader: ...
PMLR 2017 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Meta Learning 入门:MAML 和Reptile fine tuning MAML toy example Motivation 学习一个网络初始化参数,能够快速泛化到新任务上...,根据梯度下降更新meta-learner的参数θ\thetaθ。 结束循环 Experiment 分析 MAML只是学习一个初始化参数...