小樣本學習的定義
FSL 定義：few-shot learning 指的是給定一個 特定於任務 T 的包含 少量可用的有監督信息 的數據集 和與 T 不相關的輔助數據集 ，目標是為任務 T 構建函數 ，該任務的 ...
原文：小樣本學習介紹
基本概念 在大多數時候，你是沒有足夠的圖像來訓練深度神經網絡的，這時你需要從小樣本數據快速學習你的模型。 Few shot Learning 是 Meta Learning 在監督學習領域的應用。Meta Learning，又稱為 learning to learn，在 meta training 階段將數據集分解為不同的 meta task，去學習類別變化的情況下模型的泛化能力，在 meta t ...
2019-08-20 11:05 0 5734 推薦指數：
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