few-shot learning 也即少样本(小样本)学习,关键问题是类别中sample少,甚至只有一个。直接训练容易产生overfitting问题。故,few-shot learning主要是在解决overfitting问题。另外旨在学习,必须学会如何学习,以适应新的类别,做出更好的预测。 3 方法描述 采用一个 neural network 学习一个 embedding 将输入映射到一个映射...
该实验的思路为,分别在5-way 1-shot、5-way 5-shot、20-way 1-shot、20-way 5-shot的测试集上,对比不同经典小样本学习算法的分类准确性,以突出本文提出的Prototypical Networks性能的优越性。 同时,对比分析了在MiniImageNet上,采用不同的距离度量函数和训练集的类数不同时,对Matching Networks和 Prototypical...
论文阅读 Prototypical Networks for Few-shot Learning prototype. 原型网络(Prototypicalnetworks)将学习一个度量空间, 在这个度量空间内, 分类器可以根据样本到类别原型间的距离,来对样本进行分类.每个类别原型,可以通过对...验证集调整训练Nc。另一个考虑因素是在训练和测试时应具有相匹配的NS(shot),对于原型网络...
Prototypical Networks for Few-shot Learning 摘要 我们提出了原型网络,用于解决少样本分类问题,在这种情况下,分类器必须对训练集中未见的新类进行归纳,而每个新类只有少量的例子。原型网络学习一个度量空间,在这个空间中,可以通过计算与每个类别的原型表示的距离来进行分类。与最近的少样本学习方法相比,它们反映了一种...
本文提出的的Prototypical Networks(P-net)思想与match network(M-net)十分相似,但也有几个不同点:1.使用了不同的距离度量方式,M-net中是cosine度量距离,P-net中使用的是属于布雷格曼散度(详见论文)的欧几里得距离。2.二者在few-shot的场景下不同,在one-shot时等价(one-shot时取得的原型就是支持集中的样本)3...
论文信息:Snell J, Swersky K, Zemel R. Prototypical networks for few shot learning[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017: 4077 4087.
论文阅读笔记:Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning 标题:重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景: 问题背景:原型网络是一种流行的小样本学习方法, 其网络简单而直观,对于小样本学习问题有着较好的表现,尤其是在图像分类等领域。
Prototypical Networks for Few-shot LearningJake SnellUniversity of Toronto ∗Vector InstituteKevin SwerskyTwitterRichard ZemelUniversity of TorontoVector InstituteCanadian Institute for Advanced ResearchAbstractWe propose Prototypical Networks for the problem of few-shot classif ication, wherea classif ier ...
Snell, Jake,et al. “Prototypical Networks for Few-Shot Learning.” Advances in NeuralInformation Processing Systems, 2017, pp. 4077–4087. 一、论文发表简要信息: 图1 文章信息 这是NIPS-2017 Poster的一篇文章。 二、论文的主要思想: 图2 原型网络示意图 ...
The graph neural network (GNN) can significantly improve the performance of few-shot learning due to its ability to automatically aggregate sample node information. However, many previous GNN works are sensitive to noise. In this paper, a few-shot image classification algorithm (Proto-GNN) based ...