论文信息：Ravi S, Larochelle H. Optimization as a model for few shot learning J . . 博文作者：Veagau 编辑时间： 年 月 日 本文是 年ICLR的会议论文，作者来自Twitter公司。在论文中作者提出了一种用于少样本领域的基于LSTM的元学习者 Meta Learner 模型，这种模型能够直接学习用于训练另外一个学习 ...
2020-01-07 23:33 0 1271 推荐指数：
论文信息：Snell J, Swersky K, Zemel R. Prototypical networks for few-shot learning[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017 ...
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 ...
主要原理： 和Siamese Neural Networks一样，将分类问题转换成两个输入的相似性问题。 和Siamese Neural Networks不同的是： R ...
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 ...
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 ...
《optimization as a model for few shot learning》 三、基本的概念 转 ...
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 ...
