import torch.nn.functional as F import random # 设置随机种子以确保结果可复现 def set_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True # 设置种子为42 set_seed(35) #35 device = torch.de...
在机器学习领域,Zero-shot Learning(ZSL)是一种前沿技术,它使得模型能够识别未见过的类。与传统的监督学习不同,ZSL不需要通过标注数据训练模型,而是利用已有的知识进行推理。本文将介绍Zero-shot Learning的基本概念、应用场景及其在Python中的简单实现。 Zero-shot Learning概述 Zero-shot Learning的核心思想在于利用词义...
代码地址:Semantic Autoencoder for Zero-shot Learning 该论文已经被CVPR2017收录。主要是关于利用语义自编码器实现zero-shot learning的工作。一定程度上解决了训练集和测试集的领域漂移(domain shift)问题。整个算法最核心的地方是在自编码器进行编码和解码时,使用了原始数据作为约束,即编码后的数据能够尽可能恢复为原...
https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/computer-vision-and-multimodal-computing/research/zero-shot-learning/feature-generating-networks-for-zero-shot-learning/ 增强视觉特征的方法.可联合多种经典方法进行提高ZSL问题. 相比于生成图像, GAN直接在视觉空间上生成新特征(数据)会有效得多. 添加了auxiliary classif...
这篇论文 《Zero-Shot Learning of Causal Models》 的核心分析要点和方法总结如下: 主要背景 目标问题: 传统因果模型结构(SCM)的识别和学习,通常需要为每个数据集单独训练一个生成模型,增加了模型的复杂性和训练成本。 本文目标是开发一种单一模型,在零样本(Zero-Shot)的条件下,从观察数据中推断因果模型,并能够对...
Semantic Autoencoder for Zero-Shot learning 主要是关于利用语义自编码器实现zero-shot learning的工作。一定程度上解决了训练集和测试集的领域漂移(domain shift)问题。整个算法最核心的地方是在自编码器进行编码和解码时,使用了原始数据作为约束,即编码后的数据能够尽可能恢复为原来的数据。
Few-shots learning: 在上述的Zero-shot learning下对应的模型中,每个类别通过映射ϕ(y)ϕ(y)得到语义空间的值是实现通过先验信息固定的,但是在使用模型预测的过程中,可能会逐步遇到之前训练样本中不存在对应类别的数据,那么ALE就具有能逐步利用新的训练样本来改善模型的作用。在此问题下,模型的目标函数变为: ...
NLP中的零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)是一种先进的机器学习方法,其核心在于使模型能够在没有见过任何标注样本的情况下,对新的类别或任务进行有效的分类或推理
零试学习(Zero-Shot Learning) ( Image credit: [Prototypical Networks for Few shot Learning in PyTorch ](https://github.com/orobix/Prototypical-Networks-for-Few-shot-Learning-PyTorch) ) You can view blog posts such as this to get a high-level understanding: - [Zero-Shot Learning for Text ...
This code is a re-implementation of the zero-shot classification in ImageNet in the paper Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs.