【文章推薦】Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning(從幾個例子總結經驗：少樣本學習綜述)

原文：Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning(從幾個例子總結經驗：少樣本學習綜述)

摘要：人工智能在數據密集型應用中取得了成功，但它缺乏從有限的示例中學習的能力。為了解決這一問題，提出了少鏡頭學習 FSL 。利用先驗知識，可以快速地從有限監督經驗的新任務中歸納出來。為了全面了解FSL，我們進行了一項調查研究。我們首先要澄清對FSL的正式定義。進而得出不可靠經驗風險最小化是FSL的核心問題。基於如何利用先驗知識來處理核心問題，我們將不同的FSL方法分為三類：數據利用先驗知識來增加監 ...

2019-12-04 23:16 0 544 推薦指數：

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FSL（小樣本學習）綜述——Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning

1，引言　　現在的機器學習和深度學習任務都依賴於大量的標注數據來訓練，而人類的學習過程並不是這樣的，人類可以利用過去學得的知識，在新的問題上只需要少量的樣例就可以學得很好。FSL就是這樣一個任務，期待像人類一樣，能利用一些先驗知識，在新的問題上只需要少量樣本。 2，概述　　本節給出 ...

Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 小樣本學習最新綜述 | 三大數據增強方法

目錄原文鏈接：小樣本學習與智能前沿 01 Transforming Samples from Dtrain 02 Transforming Samples from a Weakly Labeled or Unlabeled Data Set ...

少樣本學習(Few-shot Learning)

一 1 與傳統的監督學習不同，few-shot leaning的目標是讓機器學會學習；使用一個大型的數據集訓練模型，訓練完成后，給出兩張圖片，讓模型分辨這兩張圖片是否屬於同一種事物。比如訓練數據集中有老虎、大象、汽車、鸚鵡等圖片樣本，訓練完畢后給模型輸入兩張兔子的圖片讓模型判斷是否是同一種事物 ...

目錄 01 Introduction Bridging this gap between AI and humans is an important direc ...

小樣本學習（Few-shot Learning）

一、參考資料： https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293 https://www.zmonster.me/2019/12/08/few-shot-learning.html 二、論文： 1、 Metric Based 1.1 ...

小樣本學習(Few-Shot Learning)

紋識別、葯物研發、推薦冷啟動、欺詐識別等樣本規模小或數據收集成本高的場景），Few-Shot Learnin ...

目錄原文鏈接：小樣本學習與智能前沿 01 Multitask Learning 01.1 Parameter Sharing 01.2 Parameter Tying. 02 Embedding Learning ...

小樣本學習Few-shot learning

One-shot learning Zero-shot learning Multi-shot learning Sparse Fine-grained Fine-tune 背景：CVPR 2018收錄了4篇關於小樣本學習的論文，而到了CVPR 2019，這一數量激增到了近20篇 ...

原文：Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning(從幾個例子總結經驗：少樣本學習綜述)

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