Zero-shot / One-shot / Few-shot Learning 简析
。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / On ...
原文：Few-Shot/One-Shot Learning
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组成的，模型通过样本的训练转化为参数上的改进是一个特别 昂贵 的过程，因此需要大量样本。作者由此提到不涉及参数的模型 ...
2019-04-21 18:46 0 983 推荐指数：
相关推荐
Few-shot Learning
Few-shot Learning ShusenWang的课 问题定义 Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning，又称为learning to learn，该算法旨在让模型学会“学习”，能够处理类型相似的任务 ...
小样本学习Few-shot learning
One-shot learning Zero-shot learning Multi-shot learning Sparse Fine-grained Fine-tune 背景：CVPR 2018收录了4篇关于小样本学习的论文，而到了CVPR 2019，这一数量激增到了近20篇 ...
小样本学习（Few-shot Learning）
一、参考资料： https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293 https://www.zmonster.me/2019/12/08/few-shot-learning.html 二、论文： 1、 Metric Based 1.1 ...
小样本学习(Few-Shot Learning)
纹识别、药物研发、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 Learnin ...
少样本学习(Few-shot Learning)
一 1 与传统的监督学习不同，few-shot leaning的目标是让机器学会学习；使用一个大型的数据集训练模型，训练完成后，给出两张图片，让模型分辨这两张图片是否属于同一种事物。比如训练数据集中有老虎、大象、汽车、鹦鹉等图片样本，训练完毕后给模型输入两张兔子的图片让模型判断是否是同一种事物 ...
【笔记】小样本学习(Few-shot Learning)(1)
小样本学习 小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务。 小样本学习的核心问题是经验风险最小化是不可靠的。 什么是小样本学习 Machine Learning : A computer program is said to learn from experience E ...
【笔记】论文阅读 | Optimization as a Model for Few-Shot Learning
论文信息：Ravi S, Larochelle H. Optimization as a model for few-shot learning[J]. 2016. 博文作者：Veagau 编辑时间：2020年01月07日 本文是2017年ICLR的会议 ...