論文信息:Snell J, Swersky K, Zemel R. Prototypical networks for few-shot learning[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017 ...
論文信息:Ravi S, Larochelle H. Optimization as a model for few shot learning J . . 博文作者:Veagau 編輯時間: 年 月 日 本文是 年ICLR的會議論文,作者來自Twitter公司。在論文中作者提出了一種用於少樣本領域的基於LSTM的元學習者 Meta Learner 模型,這種模型能夠直接學習用於訓練另外一個學習 ...
2020-01-07 23:33 0 1271 推薦指數:
論文信息:Snell J, Swersky K, Zemel R. Prototypical networks for few-shot learning[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017 ...
Few-shot Learning ShusenWang的課 問題定義 Few-shot Learning 是 Meta Learning 在監督學習領域的應用。Meta Learning,又稱為learning to learn,該算法旨在讓模型學會“學習”,能夠處理類型相似的任務 ...
主要原理: 和Siamese Neural Networks一樣,將分類問題轉換成兩個輸入的相似性問題。 和Siamese Neural Networks不同的是: R ...
小樣本學習 小樣本學習旨在解決在數據有限的機器學習任務。 小樣本學習的核心問題是經驗風險最小化是不可靠的。 什么是小樣本學習 Machine Learning : A computer program is said to learn from experience E ...
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 ...
《optimization as a model for few shot learning》 三、基本的概念 轉 ...
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 ...
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 ...