Learning to Propagate Labels: Transductive Propagation Network for Few-shot Learning 文章链接:arxiv.org/pdf/1805.1000 代码链接:github.com/csyanbin/TPN 1. Motivation: 少样本学习问题为什么要用转导(Transductive)? 目前大部分深度学习的算法依赖于大量的标准数据,这些数据的采集、标注需要耗费大量的人力成本。然...
首先我们先来说说Transductive Few-Shot Learning,这个方向有合理的一面也有不合理的一面(后面再细说)。一般我们谈到Few-Shot Learning (FSL)听得最多的是这么个任务,我有五类,每类有1个样本(或者5个)。我们把这个叫做1(5) shot 5 ways task. 大家可以看到,这就是你的训练集,一共5个(或者25个样本)。但是...
Few-shot learning 是一种Meta Learning。 Meta Learning 就是自主学习。 1.Supervised Learning vs. Few-Shot Learning 与监督学习相比,Few-Shot Learning 的Query Sample 的类别也是未知的。 Support Set 通常是一个二维矩阵的形式。 k-way 表示类别的个数 n-shot 表示每个类样本的个数 变化关系如上图所示。
Transductive Few-shot Learning with Prototype-based Label Propagation by Iterative Graph Refinement Hao Zhu†,§, Piotr Koniusz*,§,† †Australian National University §Data61 CSIRO allenhaozhu@gmail.com, firstname.lastname@anu.edu.au Abstract Few-...
[小样本分割]Few-Shot Segmentation Without Meta-Learning: A Good Transductive Inference Is All You Need?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
3 API-based Few-shot Learning 3.1 Problem Statement 3.2 Proposed Transductive Method NLP few-shot classifiers rely only on inductive inference, while computer vision has shown significant performance improvements using transductive inference for FSL. Transductive inference succeeds in FSL because it jointly...
(Few-shot detection)Review: Transductive Learning for zero-shot object detection Ref 半监督学习 - - 直推学习(Transductive learning) 1. 提出问题 在做zero-shot detection的时候,由于源数据(Seen)和目标数据集(unseen)之间的数据分布并不匹配,导致了严重的域偏移问题; 由于模型是根据seen的数据训练的,导致引...
Transductive Information Maximization for Few-Shot Learning https://arxiv.org/abs/2008.11297 (NeurIPS 2020) - MLDL/TIM
Code for ICLR19 paper: Learning to Propagate Labels: Transductive Propagation Network for Few-shot Learning. - csyanbin/TPN