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...
NLP小样本事件检测论文汇总 meta learning 小样本 小样本学习(Few-shot Learning) 定义 小样本学习(Few-shot Learning)是元学习的一种(Meta Learning),其目的是learn to learn。简单的说就是让模型具有自己学习的能力,而这个自己学习的能力就是能区分出两种图片的异同。 小样本学习与监督学习的区别 小样本学习与普...
针对Few-Shot,现有两种可以互相补充的方法。 (1)Pseudo labeling(伪标签). Allowing training with few/zero labeled samples and many unlabeled samples. The data with the top highest confidence (i.e., ) are added as training samples. (2)Prompt learning(提示学习). 在输入端添加文本,更好挖掘模型的...
少样本学习，又称 few-shot learning，旨在让机器学习模型在接触新类别时仅需少量样本即可快速学习。这种学习方式在实际应用中极具价值，尤其当数据获取成本高昂或时间紧迫时。它与迁移学习在研究领域上有所重叠，特别是在源域样本丰富而目标域样本稀缺的情况下。少样本学习的范畴包括学习先验知识和学习策略。
针对数据增广方法在困难任务(小样本自然语言理解任务)以及更强的基线模型(超过1亿参数量的大规模预训练模型)条件下的「故障模式(Failure Modes)」问题。 清华大学的团队提出了一个全新的方法——「FlipDA: Effective and Robust Data Augme...
现有的主流解决方案是在大规模预训练语言模型进行微调,因为下游任务和预训练任务训练目标不同,想要取得较好的分类效果往往需要大量标注数据,因此学界和业界开始研究如何在小样本学习(Few-shot Learning)场景下取得更好的学习效果。 提示学习(Prompt Learning)的主要思想是通过任务转换使得下游任务和预训练任务尽可能相似,...
如何用较小的预训练模型充分发挥预训练模型作为语言模型的作用,做 fewshotlearning,做法是分类转化为完形填空 9. How Context Affects Language Models' Factual Predictions AKBC 2020 2020.5.10 motivation: 模型在进行预训练时使用到的无监督文本语料非常庞大,包含了相当多的知识,很难保证现有的预训练模型能够将这些知...
清华大学的团队提出了一个全新的方法——「FlipDA: Effective and Robust Data Augmentation for Few-Shot Learning」,不仅实现了小样本学习性能和鲁棒性的提升,同时还能有效避免「故障模式」的发生。 目前,该工作已被ACL2022主会接收。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2108.06332 ...
但实际操作时存在一个问题,因为prompt based learning是一种zero/few shot learning方式,没有足够的样本来训练w和b。本文提出了一种context-free input来解决这个问题,用N/A作为输入,提供给GPT-3模型,因为N/A并不是有效的输入,理想情况下,GPT-3应该给出50-50的Pos和Neg比例,但实际给出了61.3%的Neg,这正式...
传统监督学习 VS Few-Shot Learning:传统监督学习是先用一个训练集来学习一个模型,模型学习好之后可以用来做预测,给一张没有出现在训练集中的图片,模型没有见过这张图片,但是测试图片的类别包含在训练集中,模型能很容易就判断出图片的类别。而Few-Shot Learning不仅没有见过这张图片,训练集中也没有该类别的图片。