Few-Shot/One-Shot Learning指的是小样本学习,目的是克服机器学习中训练模型需要海量数据的问题,期望通过少量数据即可获得足够的知识。 Matching Networks for One Shot Learning 论文将普通神经网络学习慢的问题归结为模型是由参数 ...
One Shot 学习 One shot learning 人脸识别所面临的一个挑战就是你需要解决一次学习问题,这意味着在大多数人脸识别应用中,你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人。所以在一次学习问题中,只能通过一个样本进行学习,以能够认出同一个人。大多数人脸识别系统都需要解决这个问题,因为在你的数据库中每个雇员或者组员可能都只有一张照片。 有一种办法是,将人的照片放进卷积神 ...
2018-11-10 09:04 0 852 推荐指数:
Few-Shot/One-Shot Learning指的是小样本学习,目的是克服机器学习中训练模型需要海量数据的问题,期望通过少量数据即可获得足够的知识。 Matching Networks for One Shot Learning 论文将普通神经网络学习慢的问题归结为模型是由参数 ...
论文标题:Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者: Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址:https://www.cs.cmu.edu ...
本文转载自https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/79235019,感谢原博主整理分享 1. Introduction 在 迁移学习 中,由于传统深度学习的 学习能力弱,往往需要 海量数据 和 反复训练 才能修得 泛化神功 ...
原创 Edison_G 计算机视觉研究院 今天 收录于话题 #深度学习框架25 #算法32 #CVPR系列34 #深度学习73 #目标检测系列46 ...
前言 核心 问题:解决one-shot医学图像分割 方案: 传统的基于Atlas的医学图像分割对于解决one-shot问题很有帮助,通过使用神经网络进行替代传统纹理计算的方式计算一致性 引入强化学习,充分利用训练数据 结论: 思路方法很好,通过方法的结合进行提出新的方案 ...
search space设计 文章认为好的search space需要满足以下条件: search space需要足够large和expressive,这样才能探索更丰富多样的候选网络架构 one-shot模型在验证集上的准确率必须与stand-alone模型的准确率高度相关 ...
Correspondence for One-shot Medical Image Segmentation ( ...
作者的前两篇文章分别探讨了如何训练一个可以slim到指定宽的的网络以及如何训练一个可以选取任意子宽度的网络。在这篇文章中,作者试图解决的问题是对于给定的配置,选取各层最优的网络宽度。 目前对 ...