关于什么是one-shot learning,这里简单说说,就是说在我们的target domain上仅仅有很少的data可以让我们用来model的train,这么少的数据肯定是不够的。所以,我们再通过对source domain上足够多的信息的学习,将其在仅有一些data(target domain上的)的情况下,都能够把要求的任务学习的很好,就达到了one-shot learning的作用。
二、multitask learning 多任务学习 三、domain-adversarial training 四、zero-shot learning零样本学习 李宏毅《机器学习》_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=30 data not directly related to the considered。 简单来说,在拥有一些不相干(类型不同/分布不同/...)的data 的情况下,...
上图显示,Domain-adversarial training算法确实提高了仅由Source Data训练得到的模型的表现。 上面我们讲的是Source Data和Target Data虽有差别,但都可以用于同一项任务的情况,倘若Source Data和Target Data是用于不同任务呢? 现实生活中我们确实会面临这种类型的问题,在语音识别任务中,即使我们的训练语料很丰富,但也不能...
主要是Transfer Learning为主~代码到时一并上传到github上。 Transfer Learning 主要以domain adaptation,UDA方法为主。Learning Trans… 阅读全文 不同distribution的度量(待补充) 如何找到不同数据的差异?(自己理解)简单来说就是找一个指标把这种差异计算出来。 Metric-based 常见的就是Euclidean distance, Mahalanob...
同时care target domain和source domain做得好不好。 前面几个layer可以share同样的参数。在语音辨识(目前研究发现所有语言之间都可以transfer)和翻译都可以把model一起train。 蓝色表示只用中文data的error rate,红色表示有欧洲语言来帮助中文model的前面几层,做transfer learning,可以得到比较好的performance。
3.2.1域对抗 Domain-adversarial training 如下图任务:识别彩色的识别手写体 MNIST中,数据有标签 MNIST-M中,不使用数据标签 思想: 两类不同Domain的图像目标:将Domain消除掉 实际上识别过程可以分为两部分:1.抽取特征(如得到一个4096维的向量),2.分类(到底是1,2,3···) ...
领域泛化(Domain Generalization, DG)和 元学习(Meta-learning)，迁移学习在见证了无数研究者的披荆斩棘...
3. Domain-adversarial training 4. Zero-shot Learning 5. Self-taught Clustering 三、李宏毅机器学习课节21-迁移学习实践 1. 项目描述 2. 数据集介绍 3. 项目要求 4. 场景和为什么要进行领域对抗性训练 5. 神经网络的领域对抗训练(DaNN) 四、Code 1. 数据处理 解压数据集 数据可视化 特殊领域知识 Canny 边...
Transfer Learning 1.transfer learning可以分为四大类(不同的文件上有不同的称呼):Model Fine-tuning、Multitask Learning(source labeled and target labeled),Domain-adversarial training、Zero-shot learning(source labeled and tar... 查看原文 李宏毅机器学习课程-Transfer Learning Transfer Learning四种情形 ...
Domain-adversarial Training 如果source data是有label的,而target data是没有label的,该怎么处理呢? 比如source data是labeled MNIST数字集,而target data则是加了颜色和背景的unlabeled数字集,虽然都是做数字识别,但两者的情况是非常不匹配的。 这个时候一般会把source data当做训练集,而target data当做测试集,如果不...