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...
few-shot classification : 将分类器泛化到训练集中没见过的新类别上,新的类别只有少数样本。 prototypical networks:主要解决训练数据少导致的过拟合问题。文章假设:classifier should have a very simple ind…
几篇论文实现代码:《Prototypical Networks for Few-shot Learning》(2017) GitHub:http://t.cn/ELgrt9F 《3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training》(201...
训练情节是通过从训练集中随机选择几个类的一个子集,然后在每个类的样本中选择一个子集作为支持集,其余的子集作为查询点来形成。算法1中提供了计算训练集的损失J(φ)的伪代码。 2.3 原型网络作为混合密度估计 对于一类特殊的距离函数,即常规Bregman发散[4],原型网络算法等同于在支持集上用指数族密度进行混合密度估计...
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.
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 ...
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...
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 ...
Code for the NeurIPS 2017 Paper "Prototypical Networks for Few-shot Learning" - jakesnell/prototypical-networks
Prototypical network (PN) is a simple yet effective few shot learning strategy. It is a metric-based meta-learning technique where classification is performed by computing Euclidean distances to prototypical representations of each class. Conventional PN attributes equal importance to all samples and ...