One-shot Learning,顾名思义,是指机器仅通过一个样本就能学习并识别新类别的能力。这种学习方式极大地降低了对训练数据量的需求,使得机器学习模型能够在资源有限的情况下依然能够展现出强大的学习能力。想象一下,如果我们能像人类一样,仅通过一张图片或一句话就学会识别一个新的物体或概念,那将是多么惊人的进步。
单样本学习(One-shot learning)是机器学习领域的一个研究方向,重点是让模型能够仅通过一个训练样本来学习信息。 什么是一个训练样本: 指的是模型训练过程中只使用一个或少量例子或数据点来学习一个特定类别或任务。 如果实在难以理解可以找一篇论文直接看 2. One-shot相关论文 2.1Siamese Neural Networks for One-S...
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...
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...
在 迁移学习 中,由于传统深度学习的 学习能力弱,往往需要 海量数据 和 反复训练 才能修得 泛化神功 。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。
这篇博客翻译自One Shot Learning and Siamese Networks in Keras,翻译后投稿到了新智元【深度神经网络 One-shot Learning】孪生网络少样本精准分类,本文算是授权转载。 背景 传统观点一般认为深度神经网络通常比较擅长从高维数据中学习,例如图像或者语言,但这是建立在它们有大量标记的样本来训练的情况下。然而,人类却拥...
【新智元导读】这篇博客翻译自 One Shot Learning and Siamese Networks in Keras。本文将介绍 One-shot Learning,描述单样本分类问题的基准,结合一个实例(包括实现代码),还指出了一些大家通常不会想到的小点子。好好学习吧~ 背景 传统观点一般认为,深度神经网络通常比较擅长从高维数据中学习,例如图像或者语言,但这是...
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。