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：Plant Leaves Classification植物葉子分類：基於孿生網絡的小樣本學習方法
目錄 Abstract Introduction PROPOSED CNN STRUCTURE INITIAL CNN ANALYSIS EXPERIMENTAL STRUCTURE AND ALGORITHMS MATERIALS AND METHODS DATASET PREPROCESSING OF IMAGES FEW SHOT LEARNING AND DISTANCE TRAININ ...
2020-05-08 11:12 0 762 推薦指數：
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小樣本學習綜述
小樣本學習綜述 數據是機器學習領域的重要資源，在數據缺少的情況下如何訓練模型呢？小樣本學習是其中一個解決方案。來自香港科技大學和第四范式的研究人員綜述了該領域的研究發展，並提出了未來的研究方向。 這篇綜述論文已被 ACM Computing Surveys 接收，作者還建立了 GitHub ...
零樣本學習和小樣本學習（轉）
2018年還剩不到10天，回顧一下今年CV（Computer Vision，計算機視覺）領域的進展，在技術上並沒有迎來什么革命性的新突破。 幾個頭部企業的業務重點，除了強化現有算法的精度，更多還是將 ...
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小樣本學習（Few-shot Learning）
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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 ...