如果K值很小(通常K<10),我们称这种分类任务为极少样本分类任务(当K=1时,变成单样本分类任务)。 1998年,Thrun和Pratt指出,对于一个指定的任务,一个算法“如果随着经验的增长,在该任务上的表现得到改进”,则认为该算法能够学习。 与此同时,对于一族待解决的多个任务,一个算法“如果随着经验和任务数量的增长,在每个...
一方面是因为不借助PyTorch框架实现CNN对我来说过于困难,另一方面是因为本次课内实验提供的数据量太小,我觉得没有必要通过卷积神经网络来进行分类,故本次实验选用了相对简单的全连接神经网络实现。 ①数据集的读取 本次实验的数据集正类样本和负类样本存放于两个不同的目录,因此可以调用Python的os模块,列举出目录中...
每次有新任务要学习时,元学习器都会利用其现有经验和新任务提供的最少量的新训练数据进行微调训练。 一般情况下,如果我们随机初始化参数经过几次更新算法将不会收敛到良好的性能。 MAML 试图解决这个问题。 MAML 只需几个梯度步骤并且保证没有过度拟合的前提下,为元参数学习器提供了可靠的初始化,这样可以对新任务进行...
1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。 本文介... 流川枫AI阅读 35,623评论 23赞 76 一文入门sklearn二分类实战 在小白我的第一篇文里就提出过一个问题,就是现在的教程都太“分散”太“板块”,每一个知识点都单独用一个例子,机器学习......
2.3学习规律10 2.3.1前向传播10 3 2.3.2反向传播11 2.4注意力机制11 2.5度量学习12 2.6本章小结12 第三章基于度量的小样本学习算法设计13 3.1PARN算法框架介绍13 3.2研究思路13 3.3样本原型表征设计13 3.3.1卷积加权平均算法14 3.3.2注意力加权平均算法15 3.4本章小结16 第四章小样本学习图像分类实验过程及其...
给定来自一组源任务的数据,有两种迁移学习方法可以克服这种限制:小样本学习 (FSL) 和自监督学习 (SSL)。前者通过在源任务中设计元集(episode),模拟使用少量标记样本解决新任务的挑战,从而学习“如何学习”。相比之下,后者在所有源任务中利用无标注的代理任务来学习可泛化的特征表示。
关键词:高光谱图像、小样本分类、深度学习 1. 引言 高光谱图像是一种在多个连续波长上采集的图像数据,其具有丰富的光谱信息,能够更准确地反映物体的特征。由于高光谱图像数据维度高、特征复杂,传统的分类算法在小样本分类问题上存在一定的挑战。随着深度学习的兴起,越来越多的研究关注如何利用深度学习技术来解决高光谱...
CLIP在各大图像识别任务上都取得了非常先进的“zero-shot”识别性能, 即是仅用文本的信息(标签名)就可以取得非常优异的分类结果。此类模型利用了“contrastive learning”(对比学习)使得不同模态的样本能在同一个空间中对齐。基于此,我们提出了一个简单的基于CLIP的小样本微调算法,即是将跨模态的信息(比如文本标签)...
然而,由于空间目标的特殊性,即目标大小较小且数据样本有限,传统的图像分类与目标检测方法往往难以取得理想的效果。基于深度学习的算法则具有强大的特征提取和模式识别能力,因此成为解决这一问题的有效途径。本文针对空间目标小样本分类与小目标检测问题,对基于深度学习的相关算法进行了探索和研究。 首先,对于小样本分类...
小样本学习期望构建一个仅训练少量带标签样本即可完成相应任务的网络模型,从而避免一般深度学习算法的大量数据收集与标记问题.细粒度图像分类意为对图像进行子类细分,由于其类内差异大而类间差异小的特点,采用传统强监督抑或弱监督的深度学习算法均成本高昂且效果不理想.而小样本学习算法无需大量样本与额外标注信息,能够在...