小样本学习(few-shot learning,FSL)旨在从有限的标记实例(通常只有几个)中学习,并对新的、未见过的实例进行识别。首先,在FSL设置中,通常有三组数据集,包括支持集S、查询集Q和辅助集A。S中的实例类别已知,Q...
小样本学习旨在通过少量样本学习到解决问题的模型.近年来在大数据训练模型的趋势下,机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中,样本量很少或者标注样本很少,而对大量无标签样本...
当我开始接触“小样本”这个术语的时候,给我的第一感觉就是他的数据集很小(这也是我入坑小样本学习最开始的原因,以为炼丹不需要太久),相信很多人有个同样的感觉,但是事实上并不是这样的,在我将小样本学习这一...
小样本学习(FSL),也称为低样本学习(LSL),是一种机器学习方法,它会训练包含有限信息的数据集。机器学习应用领域的常见做法是提供可以接收尽可能多数据的模型。这是因为在大多数机器学习应用程序中,提供更多...
少样本学习的最新综述,这是一篇综述,注意,这是一篇综述
通常,我们用 � 来表示输入数据,� 来表示监督信息, � 和 � 分别表示输入...通常,在 ���� 中有 � 个任务类,每个类只有 � (非常小,例如1、5)个样本,即 ���� = �� ,这也称为C-way,K-shot任务。
本文讲解小样本学习问题的Pretraining+Fine Tuning解法。本文使用飞桨(PaddlePaddle)基于数据集实践小样本学习问题的Pretraining+Fine Tuning解法。
原文链接:Few-Shot Learning (FSL): What it is & its Applications
标签: 人工智能
来源:知乎—沃丰科技地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/442235643众所周知,深度学习往往需要大量的标注样本进行训练才能达到一个满意的效果,但是在实际应用...
自深度学习发展起来之后, 智能化的各种设备也慢慢变多,但是对于智能化的程序来说,需要数以万计甚至百万千万的数据行进训练,以近年来最为出名的AlphaGo为例,虽然下棋的是一台电脑,但其后台需要庞大的数据支持...
小样本学习方法分类基于模型微调的小样本学习方法基于数据增强的小样本学习基于无标签数据的方法基于数据合成的方法基于特征增强的方法基于迁移学习的小样本学习基于度量学习的方法基于元学习的方法基于图神经网络的...
带间隔的小样本学习是一个通用的框架,可以同各种基于度量的小样本学习模型结合。 本文将带间隔的小样本学习引入到两种已有模型中,分别是原型网络和匹配网络。 另外, 数据的分布往往都有内在结...