One-shot Learning:指的是从非常有限的样本(通常只有一个)中学习并进行分类或识别的任务。传统的机器学习算法通常需要大量的训练样本进行学习,但一-shot学习算法目的是通过少量样本进行快速学习。这种方法在人脸识别、目标检测和语义标注等任务中有应用。 Zero-shot Learning:指的是在没有观测到目标类别的样本的情况下,通过学习
One-Shot Learning可以无需重新训练即可应用于新的类别的数据。 One-shot learning 属于Few-shot learning的一种特殊情况。 3 Few-shot learning 小样本学习 如果训练集中,不同类别的样本只有少量,则称为Few-shot learning. 就是给模型待预测类别的少量样本,然后让模型通过查看该类别的其他样本来预测该类别。比如:给...
active learning主动学习 active learning 是半监督式的机器学习的一种,这种机器学习算法能够交互式地查询用户或者信息源,从而对于一个新的数据样例得到可人的输出。在统计学文献中,它有时也被称为最佳实验设计。 在这样的一种情形下:无标签的数据量很大,而且手工打标签很昂贵。在这样的一种局面下,学习算法就可以...
one-shot learning即单样本学习,就是对某一类别只提供一个或者少量的训练样本,它是小样本学习问题的一个特例,其目的是从一个训练样本或图片中学习到有关物体类别的信息。one-shot learning的意义在于:一是可以减少训练数据,二是在新类别的数据出现时,无需重新训练。 单样本学习的一个例子是,智能手机中使用的人脸...
Oneshot Learning是一种机器学习方法，它能够在只有少量甚至一个样本的情况下学习到足够的信息进行分类或识别任务。以下是关于Oneshot Learning的详细解答：核心思想：少即是多：Yann LeCun提出的深度学习挑战之一，即模型如何以更少的标注数据学习到更多的信息。Oneshot Learning正是为了解决这一问题而诞生的。
零样本学习(Zero-Shot Learning)是一种能够在没有任何样本的情况下学习新类别的方法。通常情况下,模型只能识别它在训练集中见过的类别。但通过零样本学习,模型能够利用一些辅助信息来进行推理,并推广到从未见过的类别上。这些辅助信息可以是关于类别的语义描述、属性或其他先验知识。
Zero-shot learning zero-shot learning 指在训练模型时,没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射/模型X->Y。若此映射/模型足够好的话,我们就可以处理没有看到的类了。 比如,我们在训练时没有看见过狮子的图像,但是我们可以用这个映射得到狮子的特征。一个好的狮子特征,可能就和猫,老虎等等比较接近,...
单样本模仿学习(One-Shot Imitation Learning)最先是伯克利大学著名的 Pieter Abbeel 教授以及他的学生在 2017 年提出来的 [1]。是指通过一次演示(可能包含一个或多个任务),告诉机器人当前有哪些任务以及如何完成这项任务。此时,不再是基于特定任务的神经网络学习,而是一种「演示模仿」学习。从有监督学习的角度讨论...
简介:机器学习任务按照对 **样本量** 的需求可以分为:传统监督式学习、Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning。 一、传统监督式学习 传统learning,炼丹模式。传统深度学习的学习速度慢,往往需要学习海量数据和反复训练后才能使网络模型具备不错的泛化能力,传统learning可以总结为:海量数据 + 反复训...