与基于softmax的CNN不同，原型学习通过测量测试图像和类原型之间的距离来学习一个度量空间。
prototype-based learning algorithm(原型学习) Prototype-based learning(原型学习)是一种机器学习方法,它的核心思想是通过存储一组代表性的样本(原型),然后使用这些原型来进行分类、回归或聚类等任务。这种方法模拟了人类学习的方式,人们往往通过记住一些典型的例子来理解和泛化到新的情况。原型学习的主要优势在于它能够有...
目前的确还没有对prototype learning有一个unified的定义，并且prototype在不同的task中代表的不同的对象。
“径向基函数softmax”中，理解为权重当中隐含的“原型”。网络的前向过程就是求解样本到原型之间的相似...
1)我们指出了prototype learning(PL)的缺点,并且提出了新颖的Variational Prototype Learning(VPL)方法,将代表类的原型看做是一个分布而非是潜在特征空间的一点,如下图所示。 2)为了解决特征偏移问题,我们设计了一种集高效计算和内存节省为一体的方法来学习变化的原型。将之前迭代的特征映射到对应的原型中。VPL既可以...
原型学习(prototype learning):与基于softmax的CNN不同,原型网络学习了一个度量空间,其中分类是通过计算测试图像与每个类的原型之间的距离来完成的(如图1所示)。与传统的类级原型学习不同,本文的方法学习了代表属性/部件(attributes/parts)的原型,其中每个原型对应于一个特定的属性。属性原型在不同的类之间共享,并鼓励...
(typical representation learning) 当前的一些DG方法依赖于domain信息 (semantic categories); (embedded representation learning), 用一些聚类的方法 (k-means) 对于domain的准确划分有难度; 所以文章提出了一种Style-induced Domain-specific Normalization (SD-Norm)模块,可以很方便地插入到现有的神经网络和DG方法中。
基于认知科学以及《Prototypical Networks for Few-shot Learning》中的PN的原型理论,作者模仿之前的使用双分支架构,提出了一种小样本语义分割框架。双分支的第一分支是原型学习器,从support set中提取出对应各个类的原型特征向量;第二分支是分割网络,他将图片与原型特征向量作为输入,并且输出segmentation mask。 figure....
FedProto的目标是解决分布式网络上的一个联合优化问题。FedProto应用基于原型的通信,它允许本地模型将其原型与其他本地模型对齐,同时最小化所有客户端本地学习任务的损失之和。跨异构客户端的联邦原型学习的目标可以被表述为 其中LS是监督学习的损失和LR是一个正则化术语,它度量一个局部原型C^{(j)}和相应的全局原...
1.prototype learner:输入图像和标注,输出原型。作为特征提取器fθ,同时防止过拟合 2. 分割网络:输入新图像和原型,输出segmentation mask Scis a subset of S which only contains semantic class c|Sc|=k即同一个类的k-shot求平均值。GAP: global average pooling layer ...