Few-shot Learning V.S Zero-shot Learning 小样本学习的目的是在有少量训练数据的情况下能获得准确分类测试样本的模型 零样本学习的目的是预测训练数据集中没有出现过的类 零样本学习和小样本学习有很多共同的应用,如: 图像分类 (image classification) 语义分割 (semantic segmentation) 图像生成 (image generation)...
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Few-shot Learning V.S Zero-shot Learning 小样本学习的目的是在有少量训练数据的情况下能获得准确分类测试样本的模型 零样本学习的目的是预测训练数据集中没有出现过的类 零样本学习和小样本学习有很多共同的应用,如: 图像分类(image classification)
Few-shot Learning V.S Zero-shot Learning 小样本学习的目的是在有少量训练数据的情况下能获得准确分类测试样本的模型 零样本学习的目的是预测训练数据集中没有出现过的类 零样本学习和小样本学习有很多共同的应用,如: 图像分类 (image classification)
Few-shot Learning V.S Zero-shot Learning 小样本学习的目的是在有少量训练数据的情况下能获得准确分类测试样本的模型 零样本学习的目的是预测训练数据集中没有出现过的类 零样本学习和小样本学习有很多共同的应用,如: 图像分类 (image classification)
Few-shot Learning V.S Zero-shot Learning 小样本学习的目的是在有少量训练数据的情况下能获得准确分类测试样本的模型 零样本学习的目的是预测训练数据集中没有出现过的类 零样本学习和小样本学习有很多共同的应用,如: 图像分类 (image classification)
零次学习(zero-shot learning) 众所周知,深度学习的崛起依赖于大量的训练样本;监督式学习已经在各项任务上取得了极好的效果。 但有一点和我们人的“智能”不一样的是,一个两岁稚子第一次进动物园,看到老虎时,由于在家中见过猫,根据其父的描述“和猫很像、但比猫更大、丑恶更丑的极有可能是老虎”即可轻易判断...
零次学习(zero-shot learning) 众所周知,深度学习的崛起依赖于大量的训练样本;监督式学习已经在各项任务上取得了极好的效果。 但有一点和我们人的“智能”不一样的是,一个两岁稚子第一次进动物园,看到老虎时,由于在家中见过猫,根据其父的描述“和猫很像、但比猫更大、有黑白黄斑纹、长牙等是老虎”即可轻易判断...