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 ...
論文題目:Limited Data Rolling Bearing Fault Diagnosis With Few Shot Learning 文獻地址:https: ieeexplore.ieee.org abstract document 源碼 Keras版 :https: github.com SNBQT Limited Data Rolling Bearing Fault Diagno ...
2020-01-18 16:33 8 2089 推薦指數:
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 ...
論文信息:Ravi S, Larochelle H. Optimization as a model for few-shot learning[J]. 2016. 博文作者:Veagau 編輯時間:2020年01月07日 本文是2017年ICLR的會議論文 ...
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/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 ...
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 ...
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 ...
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 ...