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 ...
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.博文作者:Veagau编辑时间:2020年01月07日本文是2017年NIPS的会议论文,作者来自多伦多大学以及Twitter公司。在论文中作者提出了一种新的基于度量(Metric...
小样本学习(few-shot learning)之——原形网络(Prototypical Networks),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
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 ...
** Prototypical Networks for Few-shot Learning.(用于少样本分类的原型网络) ** 摘要 文章提出了一种用于少样本分类的原型网络,其中分类器必须可以推广(泛化)到在训练集里面没有见过的新的类别,并且每个新的类别只有很少一部分样本。原型网络学习一个度量空间,执行分类只需要简单的计算到每个类的原型表示的距离。
We propose prototypical networks for the problem of few-shot classification, where a classifier must generalize to new classes not seen in the training set, given only a small number of examples of each new class. Prototypical networks learn a metric space in which classification can be performe...