原型网络(Prototypical Networks),是基于存在embedding的想法,这些点围绕每个类的单个原型表示(prototype representation)进行聚集。为了做到这点,我们学习了一个非线性的映射,利用神经网络将输入映射到一个embedding space,并且在embedding space中将支持集中每个类别的平均值作为类的原型。然后通过简单的查找最近的类原型对嵌...
由于数据集有限,分类器会有一个inductive bias(归纳偏差),作者基于这种想法,提出了原型网络(Prototypical Networks):存在一种 embedding,使得其中每个类(所有samples)的点聚集在每个类的单个原型表示周围。这一点和成语“物以类聚,人以群分”有点“类似”。 2 few-shot learning 本质在做什么 few-shot learning 也...
PrototypicalNetworksforFew-shotLearning(用于小样本学习的原型网络) 论文中心思想:通过神经网络学会一个“好的”映射,将各个样本投影到同一空间中,对于每种类型的样本提取他们的中心点(mean)作为原型(prototype)。使用欧几里得距离作为距离度量,训练使得测试样本到自己类别原型的距离越近越好,到其他类别原型的距离越远越好...
也就是说,如果我们期望在测试时进行5-way和1-shot,那么训练情节可以由 组成。然而,我们发现,用比测试时更高的 或"方式 "来训练是非常有益的。在我们的实验中,我们在保留的验证集上调整训练 。另一个考虑因素是在训练和测试时是否要匹配 ,或者说 "shot"。对于原型网络,我们发现通常最好是用相同的 "shot "...
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 ...
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.
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...
实验设置;使用mini-ImageNet完成元训练阶段,在八个数据集上(CUB, Cars,Places, Plantae, ChestX, ISIC, EuroSAT and CropDisease),进行评估。使用Resnet-10作为特征提取器。目标领域位N-way,1 or 5-shot ,任务,使用欧几里得距离。 1、与原型网络的基线对比: ...
12 p. Few Shot Learning with Simplex 4 p. 小样本学习 few-shot learning.docx 7 p. Imitation networks Few-shot learning of neural networks from scratch.pdf 17 p. Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning 12 p. Few-shot learning of neural networks from scratch by pseudo ex...