Few-Shot Learning通常指的是模型在面对新任务时,只需要少量(如1个、5个或10个等)标注样例就能达到较好的性能。它与传统的监督学习不同,后者依赖于大量的标注数据来训练模型。 # Few-Shot vs Zero-Shot - Few-Shot Learning:需要少量标注数据进行微调。 - Zero-Shot Learning:完全不需要标注数据,模型通过已有的...
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...
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...
本文对MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)进行了一些改进,提出了meta-transfer learning(MTL)(可以整合迁移学习和元学习的优点)仅用少量数据就能快速适应新的task。 一、摘要 元学习(meta-learning)是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法,它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验,从而使得模型能够快速适应新任务。
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...
这就是接下来要学习的内容few-shot learning。 few-shot learning与传统的监督学习算法不同,它的目标不是让机器识别训练集中图片并且泛化到测试集,而是让机器自己学会学习。可以理解为用一个数据集训练神经网络,学习的目的不是让神经网络知道每个类别是什么?甚至是数据集中从未出现过的图片,学习的目的是让模型理解事物...
小样本学习(Few-Shot Learning)(一) 1. 前言 本文讲解小样本学习(Few-Shot Learning)基本概念及基本思路,孪生网络(Siamese Network)基本原理及训练方法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(二)讲解小样本学习问题的Pretraining+Fine Tuning解法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(三)使用飞桨(PaddlePaddle)基于paddle.vi...
FewShot Learning 涉及多个核心概念和技术,包括但不限于: 元学习(Meta-Learning):通过学习如何学习,模型能够从少量数据中快速适应新任务。 迁移学习(Transfer Learning):利用预训练模型的知识,迁移到新任务中。 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。
2.自然语言处理(NLP):小样本学习使自然语言处理(NLP)应用程序能够用少量的文本数据实例完成任务。这些任务可以列举如下: 翻译(ICLR*)。 句子完成(谷歌) 短篇评论的情感分类(NAACL) 对话系统的用户意图分类(IBM研究)。 犯罪指控预测,研究中使用的代码在Github上共享。(Association for Computer Linguistics) ...
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...