小样本学习(Few-shot learning),或者称为少样本学习(Low-shot learning),包含了n-shot learning,其中n代表样本数量,n=1的情况下,也被称One-shot learning,而n=0的情况下,被称为Zero-shot learning。 小样本学习的主要思想是利用先验知识使其快速适用于只包含少量带有监督信息的样本的任务中。 2. 方法分类 小...
推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景),Few-Shot Learning(小样本学习)通过将有限的监督信息(小样本)与先验知识(无标记或弱标记样本、其他数据集和标签、其他模型等)结合,使得模型可以有效的学习小样本中的信息。
小样本学习(FSL)可以追溯到2000年初,也称为small-sample learning, few-shot learning或者one-shot learning,这个概念(FSL)正交于zero-shot learning(ZSL),那是机器学习的另一个热门话题。ZSL的设置需要特定于概念的辅助信息,以支持跨概念的知识传递信息,这与FSL的信息大不相同。 2.OVERVIEW 机器学习的一般机制是使...
本文对MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)进行了一些改进,提出了meta-transfer learning(MTL)(可以整合迁移学习和元学习的优点)仅用少量数据就能快速适应新的task。 一、摘要 元学习(meta-learning)是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法,它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验,从而使得模型能够快速适应新任务。
小样本学习的概念最早从计算机视觉(computer vision)领域兴起,在图像分类任务中已有很多性能优异的算法模型。但是在自然语言处理领域(natural language processing)的发展较为缓慢,原因在于图像和语言特性不同。图像相比文本更为客观,所以当样本数量较少时,图像的特征提取比文本更加容易。
在人类的快速学习能力的启发下,研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后,对于新的类别,只需要少量的样本就能快速学习,这就是 Few-shot Learning 要解决的问题。 Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为 learning to learn,在 meta training 阶段将数据集分解...
小样本学习,可以认为是Meta Learning在监督学习上的应用,即,在训练阶段,每次迭代(episode)会对样本采样,得到一个meta task;在不同的迭代中,训练数据包含了不同的组合,使得模型会去学习不同的meta task中的共性部分,忘掉和task相关的部分。因此在面对meta test时也能...
Few-shot learning (FSL) 在机器学习领域具有重大意义和挑战性,是否拥有从少量样本中学习和概括的能力,是将人工智能和人类智能进行区分的明显分界点,因为人类可以仅通过一个或几个示例就可以轻松地建立对新事物的认知,而机器学习算法通常需要成千上万个有监督样本来保证其泛化能力。原则上我们将FSL方法分为基于生成模...
(2)单样本或者少样本学习(one-shot,few-shot learning),这种方式适用于样本类别远远大于样本数量的情况等极端数据集。例如有1000个类别,每个类别只提供1-5个样本。少样本学习同样也需要借助预训练模型,但有别于微调的在于,微调通常仍然在学习不同类别的语义,而少样本学习通常需要学习样本之间的距离度量。例...
小样本学习综述：一、定义与目标 小样本学习是一个专注于在数据有限的条件下，计算机系统如何学习并适应新任务的机器学习领域。其核心目标是在面对少量训练数据时，能够快速高效地学习新任务，并达到与大量数据训练相似的性能。二、核心挑战与方法 核心挑战：如何利用有限的监督信息，结合先验知识进行学习。这...