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 Learning在监督学习领域的应用。Few shot Learning的训练集中包含了很多的类别,每个类别又包括很多样本,在训练阶段从训练集中随机抽取C个类别,每个类别抽...
所以说,对于few-shot learning,你用一个很大的数据集训练完这个模型,然后这个模型就已经学会分辨事物的异同,所以做预测的时候,模型知道这两张图片是相同的东西,就算这个测试集的兔子类别并不在训练集那5类中。 那么我们换一种few-shot learning中专业的说法。现在我们有一张要预测的query图片(Fig.4),问神经网络这...
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 Learning在监督学习领域的应用。Few shot Learning的训练集中包含了很多的类别,每个类别又包括很多样本,在训练阶段从训练集中随机抽取C个类别,每个类别抽...
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...
从元学习的使用角度看，人们也称之为少次学习（Few-Shot Learning）。
meta learning的数据集一般都是few shot的,否则很多task,训练耗时会很高。而few shot场景下,一般模型参数也更新不了几次 虽然在训练模型时只更新一次初始化参数,但在task test时,是可以更新多次参数,让模型充分训练的 meta learning一般会包括很多个task,单个task上只更新一次,可以保证学习效率。
（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...
今天给大家介绍新加坡国立大学的Qianru Sun等人在2019年CVPR(计算机视觉顶会)上发表的文章“Meta-Transfer Learning for Few-ShotLearning”。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。
域泛化(Domain Generalization)中有很多工作是用 meta learning 做的。Meta learning 在 few shot 中很常用,它的目的也是提升模型的泛化性,所以我们来看看 DG 中采用 meta learning 的工作。 Revisit Meta Learning Meta learning 的motivation 就是让模型学会学习。一个学会了如何学习的模型,自然就有好的泛化性。
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...