Few-Shot/One-Shot Learning
Few-Shot/One-Shot Learning指的是小樣本學習，目的是克服機器學習中訓練模型需要海量數據的問題，期望通過少量數據即可獲得足夠的知識。 Matching Networks for One Shot Learning 論文將普通神經網絡學習慢的問題歸結為模型是由參數 ...
原文：4-1 One-Shot 學習
One Shot 學習 One shot learning 人臉識別所面臨的一個挑戰就是你需要解決一次學習問題，這意味着在大多數人臉識別應用中，你需要通過單單一張圖片或者單單一個人臉樣例就能去識別這個人。所以在一次學習問題中，只能通過一個樣本進行學習，以能夠認出同一個人。大多數人臉識別系統都需要解決這個問題，因為在你的數據庫中每個雇員或者組員可能都只有一張照片。 有一種辦法是，將人的照片放進卷積神 ...
2018-11-10 09:04 0 852 推薦指數：
相關推薦
深度學習論文翻譯解析（五）：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition
論文標題：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 論文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 論文地址：https://www.cs.cmu.edu ...
Zero-shot / One-shot / Few-shot Learning 簡析
本文轉載自https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/79235019，感謝原博主整理分享 1. Introduction 在 遷移學習 中，由於傳統深度學習的 學習能力弱，往往需要 海量數據 和 反復訓練 才能修得 泛化神功 ...
CVPR2021佳作 | One-Shot都嫌多，Zero-Shot實例樣本分割
原創 Edison_G 計算機視覺研究院 今天 收錄於話題 #深度學習框架25 #算法32 #CVPR系列34 #深度學習73 #目標檢測系列46 ...
[one-shot醫學圖像分割]LT-Net: Label Transfer by Learning Reversible Voxel-wise Correspondence for One-shot Medical Image Segmentation
前言 核心 問題：解決one-shot醫學圖像分割 方案: 傳統的基於Atlas的醫學圖像分割對於解決one-shot問題很有幫助，通過使用神經網絡進行替代傳統紋理計算的方式計算一致性 引入強化學習，充分利用訓練數據 結論: 思路方法很好,通過方法的結合進行提出新的方案 ...
【論文筆記系列】- Understanding and Simplifying One-Shot Architecture Search
search space設計 文章認為好的search space需要滿足以下條件： search space需要足夠large和expressive，這樣才能探索更豐富多樣的候選網絡架構 one-shot模型在驗證集上的准確率必須與stand-alone模型的准確率高度相關 ...
Label Transfer by Learning Reversible Voxel-wise Correspondence for One-shot Medical Image Segmentation（理解）
Correspondence for One-shot Medical Image Segmentation ( ...
AutoSlim: Towards One-shot Architecture Search for Channel Numbers【閱讀筆記】
作者的前兩篇文章分別探討了如何訓練一個可以slim到指定寬的的網絡以及如何訓練一個可以選取任意子寬度的網絡。在這篇文章中，作者試圖解決的問題是對於給定的配置，選取各層最優的網絡寬度。 目前對 ...