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 ...
,概述 目前有效的文本分类方法都是建立在具有大量的标签数据下的有监督学习,例如常见的textcnn,textrnn等,但是在很多场景下的文本分类是无法提供这么多训练数据的,比如对话场景下的意图识别,这个时候如果我们还以传统的深度学习模型 softmax的形式来分类的话,是极容易陷入过拟合的状态。因此就有很多人研究在少量样本下如何建模。one shot learning,few shot lear ...
2019-08-13 17:38 1 8154 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 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 ...
1,引言 现在的机器学习和深度学习任务都依赖于大量的标注数据来训练,而人类的学习过程并不是这样的,人类可以利用过去学得的知识,在新的问题上只需要少量的样例就可以学得很好。FSL就是这样一个任务,期待像人类一样,能利用一些先验知识,在新的问题上只需要少量样本。 2,概述 本节给出 ...
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 ...
representative meta- learning methods for few-shot image classif ...
目录 01 Introduction Bridging this gap between AI and humans is an important direc ...