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 ...
这篇笔记总结了这篇论文的主要思路,Few Shot Text Classification with Distributional Signatures ICLR 。 论文链接:https: arxiv.org abs . 论文代码链接:https: github.com YujiaBao Distributional Signatures 笔记链接 完结 : 第 篇:要解决的问题,以及训练过程是 ...
2020-04-08 01:08 0 1695 推荐指数:
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 ...
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 ...
文章链接:URL: https://arxiv.org/pdf/1912.03432.pdf 核心概述 本文作者从距离度量角度出发,探讨了现行SoTA FSL方法的优缺点,并且提出了一种simple CNAPS方法,特征提取部分采用的是ResNet18+FiLM层(自适应任务);最终分分类采用 ...
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: Relation Network中branch的输出和relation classifier的输入 ...
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 ...
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的会议论文 ...
什么是文本分类 文本分类任务是NLP十分常见的任务大类,他的输入一般是文本信息,输出则是预测得到的分类标签。主要的文本分类任务有主题分类、情感分析 、作品归属、真伪检测等,很多问题其实通过转化后也能用分类的方法去做。 常规步骤 选择一个感兴趣的任务 收集合适的数据集 做好标注 ...