Zero-shot learning就是希望能够模仿人类的这个推理过程,使得计算机具有识别新事物的能力。 2 One-shot learning 单样本学习 Zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话,我们就可以处理没有看到的类了。 One-shot learning
多样本学习（Many-shot Learning）：指的是每个类别拥有大量样本的常规监督学习情形，有时也称为“常规学...
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...
Meta-Learning（元学习）：是一种学习范式，其中模型通过从一系列相关任务中学习如何学习，以适应新任务。
One/zero-shot learning都是用来进行学习分类的算法。 Zero-shot Learing 就是训练样本里没有这个类别的样本,但是如果我们可以学到一个牛逼的映射,这个映射好到我们即使在训练的时候没看到这个类,但是我们在遇到的时候依然能通过这个映射得到这个新类的特征。 One-sho
Zero-shot learning 指的是在没有见过某个类别的训练样本的情况下，通过学习一个映射X->Y，以此处理未曾接触的类别。例如，在未见过狮子图像的训练过程中，我们仍能利用映射推断出狮子特征。一个良好的狮子特征可能与猫、老虎等相似，而与汽车、飞机等迥异。形象上理解，尽管我们不认识这头动物，却能...
定义问题:N类别单样本学习(One-shot Learning) 在我们解决任何问题之前,我们应该精准的定义出这个问题到底是什么,下面是单样本分类问题的符号化表示: 我们的模型只获得了很少的标记的训练样本S,它有N个样本,每个相同维度的向量 有一个对应的标签y 再给出一个待分类的测试样例 ...
Zeroshot learning指的是在没有见过某个类别的训练样本的情况下，通过学习一个映射关系X>Y来处理未曾接触的类别。Oneshot learning则是在训练样本极其有限，甚至只有一个的情况下进行预测。以下是关于两者的详细解释：Zeroshot learning： 定义：在没有见过某个类别的训练样本时，通过已学习的映射关系来推断...
人脸识别如何做到one-shot learning?(转) http://blog.csdn.net/ice_actor/article/details/78603042 1.什么是人脸识别 这部分演示了百度总部大楼的人脸识别系统,员工刷脸进出办公区,在这个演示中主要应用到了人脸识别技术和活体检测。 人脸识别的术语: 1)face verification:输入图像、名字ID判断输入图像是不...