推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景),Few-Shot Learning(小样本学习)通过将有限的监督信息(小样本)与先验知识(无标记或弱标记样本、其他数据集和标签、其他模型等)结合,使得模型可以有效的学习小样本中的信息。
而few-shot learning它跟我们前面说的神经网络不同,它的目标不是让机器识别训练集里的图片并且泛化到测试集,而是说它让机器自己学会学习,就是learn to learn。 可以这样理解,我们拿很大一个数据集(Fig.2)来训练一个神经网络,学习的目的不是让模型知道什么是哈士奇,什么是大象,什么是老虎,不是让模型去预测那张没...
few-shot learning,这里shot 有计量的意思,指少样本学习,机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后,对于新的类别,只需要少量的样本就能快速学习,对应的有one-shot learning, 一样本学习,也算样本少到为一的情况下的一种few-shot learning, 这里的少样本学习的研究领域与迁移学习有一大部分交集部分,即在源域有足够...
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...
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...
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) ...
一:N和K的具体指代元学习(Meta learning)引入了一系列的概念,这其中包括N-way K-shot,Meta-training、Meta-testing、Base class和Novel… 打开模型Zero-Shot新范式:Instruction Tuning 避暑山庄梁朝伟 深度学习 大规模语言模型已经被证明可以很好的应用到小样本学习任务,例如 OpenAI 提出的GPT-3在小样本(few-shot)场...
Few Shot Learning（FSL）又称少样本学习，这是做AI研究经常遇到的一个问题。深度学习技术需要大量的数据...
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推...
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...