小样本学习的定义
FSL 定义：few-shot learning 指的是给定一个 特定于任务 T 的包含 少量可用的有监督信息 的数据集 和与 T 不相关的辅助数据集 ，目标是为任务 T 构建函数 ，该任务的 ...
原文：Plant Leaves Classification植物叶子分类：基于孪生网络的小样本学习方法
目录 Abstract Introduction PROPOSED CNN STRUCTURE INITIAL CNN ANALYSIS EXPERIMENTAL STRUCTURE AND ALGORITHMS MATERIALS AND METHODS DATASET PREPROCESSING OF IMAGES FEW SHOT LEARNING AND DISTANCE TRAININ ...
2020-05-08 11:12 0 762 推荐指数：
相关推荐
小样本学习介绍
基本概念 在大多数时候，你是没有足够的图像来训练深度神经网络的，这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。 Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning，又称为 learning to learn，在 meta ...
小样本学习综述
小样本学习综述 数据是机器学习领域的重要资源，在数据缺少的情况下如何训练模型呢？小样本学习是其中一个解决方案。来自香港科技大学和第四范式的研究人员综述了该领域的研究发展，并提出了未来的研究方向。 这篇综述论文已被 ACM Computing Surveys 接收，作者还建立了 GitHub ...
零样本学习和小样本学习（转）
2018年还剩不到10天，回顾一下今年CV（Computer Vision，计算机视觉）领域的进展，在技术上并没有迎来什么革命性的新突破。 几个头部企业的业务重点，除了强化现有算法的精度，更多还是将 ...
小样本学习（few-shot learning）在文本分类中的应用
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 ...
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-learnin ...
小样本学习(Few-Shot Learning)
1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声 ...
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 ...