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 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 with respect to some classes of task T and performance measure P ...
2021-07-30 12:05 0 209 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
representative meta- learning methods for few-shot image classif ...
的狀態。因此就有很多人研究在少量樣本下如何建模。one-shot learning,few-shot ...
目錄 01 Introduction Bridging this gap between AI and humans is an important direc ...