few-shot learning是meta-learning的一种,本质上是让机器学会自己学习(learn to learn),其实就是通过判断测试样本与support set中样本的相似性,来推测测试样本属于什么类。传统的监督学习是在大量带标签的数据集中学习到数据的特征,测试样本的类别出现在训练集中,而few-shot learning测试样本未出现在support set中 核心...
那么这里就可以看出为什么说few-shot learning是meta learning的一种了。 虽然在meta learning中,训练集和测试集里面都细分了support和query,但是如果按照这个图的写法,训练集是训练大F把它看为一个整体,测试集分为support和query,support只需要很少的有标签数据,这就跟few-shot learning是一模一样的了。 等于是few-...
Few-shot charge prediction with discriminative legal attributes, in COLING, 2018. Z. Hu, X. Li,...
介绍介绍两篇基于元学习方法在现实场景的应用论文。论文一:Relation-aware Meta-learning for Market Segment Demand Prediction with L… 少样本目标检测 | Few-shot Object Detection via Feature Reweighting Bing 基本信息标题:Few-shot Object Detection via Feature Reweighting 作者:Bingyi Kang,Zhuang Liu,Xin Wang...
Few-shot learning (FSL) 在机器学习领域具有重大意义和挑战性,是否拥有从少量样本中学习和概括的能力,是将人工智能和人类智能进行区分的明显分界点,因为人类可以仅通过一个或几个示例就可以轻松地建立对新事物的认知,而机器学习算法通常需要成千上万个有监督样本来保证其泛化能力。原则上我们将FSL方法分为基于生成模...
少样本学习(Few-shot Learning) 一 1 与传统的监督学习不同,few-shot leaning的目标是让机器学会学习;使用一个大型的数据集训练模型,训练完成后,给出两张图片,让模型分辨这两张图片是否属于同一种事物。比如训练数据集中有老虎、大象、汽车、鹦鹉等图片样本,训练完毕后给模型输入两张兔子的图片让模型判断是否是同...
Few-shot learning 是一种Meta Learning。 Meta Learning 就是自主学习。 1.Supervised Learning vs. Few-Shot Learning 与监督学习相比,Few-Shot Learning 的Query Sample 的类别也是未知的。 Support Set 通常是一个二维矩阵的形式。 k-way 表示类别的个数 ...
而meta learning是从其它学习算法(learning algorithm)的输出中学习,这就要求其它学习算法以及被预训练过。即meta learning算法将其它机器学习算法的输出作为输入,然后进行回归和分类预测。 Meta Learning Algorithm: Learn from the output of learning algorithms and make a prediction given predictions made by other ...
Learning to Extrapolate Knowledge: Transductive Few-shot Out-of-Graph Link Prediction 方向:知识图谱补全,多关系图,图神经网络 问题:少样本图外链路预测问题 方法:图外推网络,归纳推理的节点嵌入网络和转导推理的链接预测网络。 Node Classification on Graphs with Few-Shot Novel Labels via Meta Transformed Netwo...
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。 3. 核心算法原理具体操作步骤 ...