One-shot Learning和Few shot Learning差不多,都是每个类别只有少量样本(一个或几个),通过一般化的映射得到想要的结果。 二、Few shot Learning Few shot Learnig是解决小样本问题的,我们希望机器学习模型通过学习一定类别的大量数据之后,对于新的类别,只需要很少量的样本就可以快速学习,Few shot Learning是Meta Lear...
⼆、Few-shot Learning：⼩样本学习 ⼩样本学习与元学习的原始⽬的并不相同，⼩样本学习的⽬的是使⽤少数训练资料得到理想的结果，但这种算法往往不是⼈能够直接构造的，因此经常使⽤元学习的⽅法得到这种算法。简单来说，元学习的⽬的是让机器⼈得到理想算法的算法，并不局限于⼩样本的...
最近读了一篇论文,里面涉及到各种Few-shot Leanring、Meta Learning、NTM、Zero-shot Learning等,自己之前从来没有接触过这个领域,也读的头大,所以一边学这些知识,一边也总结分享给大家帮大家零基础入门这个领域,如有错误,还请大家指正。主要参考的是王树森老师、李宏毅老师、卢杨老师等的视频和课件,参考链接见最后。
One-shot Learning和Few shot Learning差不多,都是每个类别只有少量样本(一个或几个),通过一般化的映射得到想要的结果。 二、Few shot Learning Few shot Learnig是解决小样本问题的,我们希望机器学习模型通过学习一定类别的大量数据之后,对于新的类别,只需要很少量的样本就可以快速学习,Few shot Learning是Meta Lear...
感觉上 few-shot learning 主要是一个应用场景,一个普遍的问题。meta-learning是一种学习策略,一种框架。 针对few-shot 的场景,meta-learning是一种有效的方式。但近几年一些domain adaptation的方法也可以解决某些 few-shot的问题。如果假设更严格一些,假定支撑集与few-shot的数据之间同分布,那么也可以用半监督学习...
（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...
放到few shot 里头，这种思路，类似transfer learning中类似domain adaption之类的。基本上很多fancy套路，就...
技术标签:深度学习元学习小样本学习Meta learningfew shot 元学习 1. 训练策略:样本划分如下图所示, 任务之间:每一行都是一个任务 task ,任务与任务之间的类别不尽相同,也就是说一般类别是不同的,有一点重叠无所谓(只要保证任务与任务的类别的不同就行了,因为这就是这种样本划分机制的关键所在)。... ...
在meta leanring中,一个task包含support set和query set,为N-way K-shot(上面已经解释)。同时task分为traning task和testing task。Tranining task是用来训练模型的,testing task用来测试。无论traning task还是testing task,其组成是一致的。 每个task相当于普通深度学习中的一笔数据。
论文解读:Task Agnostic Meta-Learning for Few-shot Learning(TAML) 通常的,元学习可以被在多个任务(task)上训练以期望能够泛化到一个新的task。然而当在现有的task上过度地学习(过拟合),在新的task泛化能力会变差。换句话说,初始的meta-learner在现有的task上会学习到有偏的知识(bias),特别是样本数量非常...