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理解MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaption of Deep Networks

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks(arXiv:1703.03400v3[cs.LG]18Jul2017)MAML解决的就是few-shotlearning

XinYuan8719·2022-06-07 07:47

#Paper Reading# Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

proceedings.mlr.press/v70/finn17a论文发表于:ICML2017（CCFA类会议）论文所属单位:OpenAI论文大体内容：本文主要提出了与模型无关的MetaLearning框架，能够用于有效解决few-shotlearn

John159151·2022-06-07 07:13

机器学习笔记

few-shotlearning：每类只有少量训练数据的学习任务。Reptile：和MAML很像。在Reptile中，每更新一次参数，需要sampl

Annaluo·2022-06-06 07:56

2020.9.6 · main.c(23): error: #165: too few arguments in function call

添加头文件后源.c文件中函数有参数但是实际调用时没有。方法一：源.c文件中的函数不要有参数方法二：调用函数时把参数写上。

追逐者-桥·2022-06-05 10:42

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning阅读笔记

RelationNetworkforFew-ShotLearning阅读笔记概要介绍相关工作方法论问题定义模型One-ShotK-ShotObjectivefunctionZero-shotLearning网络结构Few-shotLearningZero-shotLearning

kevin小新·2022-06-04 07:55

论文阅读笔记《Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文是在MAML的基础上进一步探索利用元学习实现无模型限制的小样本学习算法。思路与MAML和Meta-LSTM比较接近，首先MAML是利用元学习的方式获得一个较好的初始化参数，在此基础上只需要进行少量样本的微调训练就可以得到较好的结果，这种方式实现简单，但由于只对初始化参数进行学习，模型的容量有限。Meta-LSTM则是利用LSTM网络作为外层

深视·2022-06-04 07:22

[论文阅读笔记08]Generalizing from a Few Examples：A Survey on Few-Shot Learning

一，题目GeneralizingfromaFewExamples:ASurveyonFew-ShotLearning从少样本中概括：少样本学习综述FSL:Few-ShotLearning二，作者YAQINGWANG

happyprince·2022-06-04 07:17

Meta Learning入门之MAML实现Few-Shot Learning（Ominglot部分论文复现）

最近看了李宏毅老师的MAML课，尝试了一下自己implementfromstrach：关于Ominglot数据集的5-way1-shot分类。先挂一下参考的资源：李宏毅的Lectures：https://www.youtube.com/watch?v=EkAqYbpCYAc论文原文：https://arxiv.org/abs/1703.03400两篇知乎笔记：https://zhuanlan.zh

嘉伟森的猫·2022-06-04 07:35

few-shot基本概念

Few-shotlearninghttps://www.youtube.com/watch?

看不见我呀·2022-05-27 20:31

【元学习和少样本学习】论文合集推荐丨元迁移学习、广义零次学习等

元学习（Meta-Learing），又称“学会学习“（Learningtolearn）,即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，使网络具备学会学习的能力，是解决小样本问题（Few-shotLearning

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-05-25 07:49

CVPR 2021 | Few-shot Image Generation via Cross-domain Correspondence 阅读笔记 & 部分翻译

Few-shotImageGenerationviaCross-domainCorrespondenceAuthorUnit:AdobeResearch,UCBerkeley,UCDavisAuthors

ybacm·2022-05-21 07:36

【论文阅读】[meta learning]cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation.

cross-domainfew-shotclassificationvialearnedfeature-wisetransformation.本文依旧对少样本的分类泛化性能进行了讨论，作者认为由于跨域的特征分布存在很大差异，因此这些方法通常无法推广到看不见的域。在本文中，作者解决了基于度量的方法在域移位下的少样本分类问题。核心思想是在训练阶段使用基于特征的变换层通过仿射变换来增强图像特征，以模拟不

JustForgeAhead16·2022-05-21 07:00

Boosting the Generalization Capability in Cross-Domain Few-shot Learning via Supervised Autoencoder

openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Liang_Boosting_the_Generalization_Capability_in_Cross-Domain_Few-Shot_Learning_via_Noise-Enhanced_ICCV

_孤鸿寄语_·2022-05-21 07:00

【迁移学习】Prototypical Cross-domain Self-supervised Learning for Few-shot Unsupervised Domain Adaptation

摘要无监督域适应(UDA)将预测模型从完全标记的源域转移到无标记的目标域。然而，在某些应用程序中，甚至在源域中收集标签都很昂贵，这使得以前的大多数工作都不切实际。为了解决这个问题，最近的工作执行了基于实例的跨领域自我监督学习，然后是一个额外的微调阶段。然而，实例自监督学习只学习和对齐低层次的判别特征。在本文中，我们提出了一个端到端原型跨域自监督学习(PCS)框架用于小样本无监督域适应(FUDA)。

向上的毛毛·2022-05-21 07:53

【论文解读】跨域小样本学习：A Broader Study of Cross-Domain Few-Shot Learning

1.介绍论文地址：ABroaderStudyofCross-DomainFew-ShotLearning参考代码：https://github.com/IBM/cdfsl-benchmark针对问题：小样本学习、跨域学习Cross-Domain少数镜头学习的最新进展在很大程度上依赖于元学习的注释数据：从与新类相同的域中采样的基类。然而，在许多应用中，为元学习收集数据是不可行或不可能的。这就导致了跨

诸葛灬孔暗·2022-05-21 07:37

《CROSS-DOMAIN FEW-SHOT CLASSIFICATION VIA LEARNED FEATURE-WISE TRANSFORMATION》论文总结

这篇文章基于小样本分类，在度量方法的基础上做出了一些改进论文下载：https://arxiv.org/abs/2001.08735论文代码：https://github.com/hytseng0509/CrossDomainFewShot介绍：基于度量的方法要素：特征编码器和度量函数基于度量的方法过程：给定一个输入任务，该任务由来自新类的少量标记图像(支持集)和未标记图像(查询集)组成，编码器首先

谁偷了我的酒窝·2022-05-21 07:30

Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning 论文笔记

前言元学习（meta-learning）是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法，它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验，从而使得模型能够快速适应新任务。比如在MAML（Model-AgnosticMeta-Learning）中，通过搜寻最优初始化状态，使得base-learner能够快速适应新任务。但是这一类元学习方法具有两个缺点：需要大量相似的任务以进行元训练（meta-training），

头柱碳只狼·2022-05-21 07:57

跨域小样本---cross domain few shot---第一弹

crossdomainFew-shot存在问题域间类别不重合目标域时标签数据少存在域偏差ABroaderStudyofCross-DomainFew-ShotLearning（ECCV2020link）提出了crossdomainfew-shotlearning的标准，在miniImageNetminiImageNetminiImageNet上训练模型，随后采用N−way，K−shotN-way，

DeepWWJ·2022-05-21 07:25

[ICLR 2020] cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation

跨域小样本分类摘要摘要：小样本分类旨在识别每个类别中只有少数标记图像的新类别。现有的基于度量的小样本分类算法通过使用学习度量函数将查询图像的特征嵌入与少数标记图像(支持示例)的特征嵌入进行比较来预测类别。虽然已经证明了这些方法有很好的性能，但是由于域之间的特征分布存在很大的差异，这些方法往往不能推广到不可见的域。在这项工作中，我们解决了基于度量的方法在领域转移下的少样本分类问题。我们的核心思想是在

一亩高粱·2022-05-21 07:43

Dynamic Distillation Network for Cross-Domain Few-Shot Recognition with Unlabeled Data, NeurIPS 2021

motivationSTARTUP(ICLR2021)中提出基于self-training的思想用targetdomain的去标记数据联合训练模型。但STARTUP中使用在baseclasses上预先训练得到的网络，为未标记的目标样本创建软标签。域间差异较大时，使用固定的预训练模型将目标图像投影到基数据集的类域中可能是次优的。本文的问题设置和STARTUP中是一致的：带标签的源域样本+去标签的目标

RitaRao·2022-05-21 07:09

ICLR 2019:A CLOSER LOOK AT FEW-SHOT CLASSIFICATION （ACK-FSC）

下方↓公众号后台回复“ACKFSC”，即可获得论文原文电子资源。ACLOSERLOOKATFEW-SHOTCLASSIFICATION内容提要本文工作现有工作现有方法局限性文章贡献方法详解实验结果扩展解析内容提要本文工作wepresent：aconsistentcomparativeanalysisofseveralrepresentativefew-shotclassificationalgor

_Summer tree·2022-05-21 07:39

Cross-Domain Few-Shot Classification VIA Learned Feature-Wise Transformation 论文解读

Cross-DomainFew-ShotClassificationVIALearnedFeature-WiseTransformation摘要简介：方法：FEATURE-WISETRANSFORMATIONLAYER：LEARNINGTHEFEATURE-WISETRANSFORMATIONLAYERS:实验：摘要简介：小样本分类的目的是在每一个类别仅有少量标注样本的情况下识别新的类别。当前me

专注的大卫·2022-05-21 07:08

论文阅读：CROSS-DOMAIN FEW-SHOT CLASSIFICATION VIA LEARNED FEATURE-WISE TRANSFORMATION

论文：CROSS-DOMAINFEW-SHOTCLASSIFICATIONVIALEARNEDFEATURE-WISETRANSFORMATION地址：https://arxiv.org/abs/2001.08735代码：https://github.com/hytseng0509/CrossDomainFewShot来源：ICLR2020摘要由于不同领域的数据特征分布具有差异性，因此少样本分类算

csCaiRujia·2022-05-21 07:37

论文阅读《Meta-FDMixup：Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data》

Background＆Motivation之前看的小样本论文大部分是目标域和源域属于同一个域，比如COCO数据集里的小样本设定：60类为Base，20类为Novel。Base和Novel都属于同一个数据集，同一个域内。而对于底片缺陷检测（类似于下图中的医学射线图像），与传统数据集相比我主观上认为不属于同一个域，因此就涉及到了域适应DomainAdaptation、域泛化DomainGenerati

不说话装高手H·2022-05-21 07:36

跨域小样本---cross domain few shot---第二弹

简单来说就是在Few-shotLearning问题中加入了跨域问题，具体表现在：在一个数据集上进行Few-shot训练，完成后在另一个数据集Few-shot测试，两个数据集中没有相同的类别。

DeepWWJ·2022-05-21 07:02

(AAAI2020 Yao) Graph Few-shot Learning via knowledge transfer

22-5-13seminar上和大家分享了这篇文章[0]Graphfew-shotlearningviaknowledgetransfer起因是在MLNLP的公众号上看到了张初旭老师讲的小样本图学习，虽然没看到录像，但是把ppt下下来研究了一下。所以本文中出现的图片许多都是张老师pp

lynk·2022-05-14 22:00

【阅读笔记】Imposing Semantic Consistency of Local Descriptors for Few-Shot Learning

Abstract少样本学习受到标记训练数据稀缺的影响。将图像的局部描述符作为图像的表示可以大大增加现有的标记训练数据。现有的基于局部描述符的小样本学习方法利用了这一事实，但忽略了局部描述符所表现的语义可能与图像语义无关。在本文中，我们从一个新的角度来处理这个问题，即对图像的局部描述符施加语义一致性。我们提出的方法由三个模块组成。第一个是局部描述符提取器模块，它可以在一次前向传递中提取大量局部描述符

一只瓜皮呀·2022-04-26 07:40

CVPR2020|WACV2020 |ICLR2021 小样本学习论文合辑

以下是我根据few-shot和few这两个作为关键字查询得到的文章列表文章列表FSS-1000:A1000-ClassDatasetforFew-ShotSegmentationMulti-DomainLearningforAccurateandFew-ShotColorConstancyFew-Shot

wangs1996·2022-04-19 07:00

【学习笔记】小样本学习（Few-shot Learning）

v=UkQ2FVpDxHg文章目录基本概念孪生网络（SiameseNetwork）PretrainingandFineTuningFew-shot常用数据集参考资料基本概念小样本学习（few-shotlearning

iioSnail·2022-04-12 08:24

论文阅读笔记《RepMet Representative-based metric learning for classification and few-shot object detection》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想作者提出一种基于表征的度量学习方法用于解决小样本分类和目标检测问题。作者提出每个类别的样本，其在嵌入式空间（特征空间）中的分布都属于一种混合分布模型，而每个模型分量的众数mode（也就是概率密度函数最高点，峰值peak），就是该类样本的一个表征。通过度量输入图像对应的特征向量与各个类别对应表征之间的距离，预测输入图像的类别。网络结构如下图所示。

深视·2022-04-12 07:44

图小样本学习方法调研

基于图网络的few-shotdetection论文总结（上）-Kristina王的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/217431724这几天读了一些关于用图网络对少样本进行目标检测的论文

vieo·2022-04-08 08:45

【论文分享】★★★ 小样本网络异常检测方法 GDN：Few-shot Network Anomaly Detection via Cross-network Meta-learning

题目：Few-shotNetworkAnomalyDetectionviaCross-networkMeta-learning源码：-时间：2021.02链接：https://arxiv.org/pdf

vector<>·2022-04-08 08:36

【论文分享】小样本图片分类方法：AwGCN：Few-Shot Learning With Attention-Weighted Graph Convolutional Networks

题目：Few-ShotLearningWithAttention-WeightedGraphConvolutionalNetworksForHyperspectralImageClassification

vector<>·2022-04-08 08:36

【论文分享】GNN+小样本文本分类方法：Meta-GNN: On Few-shot Node Classification in Graph Meta-learning

题目：Meta-GNN:OnFew-shotNodeClassificationinGraphMeta-learning会议：CIKM（CCF-B）链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3357384.3358106源码：https://github.com/AI-DL-Conference/Meta-GNN时间：2019年11月摘要：用GNN来实现小样本分类

vector<>·2022-04-08 08:35

CIKM 2020 Graph Prototypical Networks for Few-shot Learning on Attributed Networks 小样本图学习

文章信息1.摘要提出了一个图元学习框架-图原型网络(GPN)。通过构建一个半监督的节点分类任务池来模拟真实的测试环境，GPN能够在一个属性网络上执行元学习，并推导出一个高度一般化的模型来处理目标分类任务。大量的实验证明了GPN在少镜头节点分类方面具有优越的能力。2.introduction节点分类问题的流行方法通常遵循监督或半监督范式，这通常依赖于所有节点类[47]的足够的标记节点的可用性。尽管如

Complicated__76·2022-03-28 07:33

【论文整理】小样本学习Few-shot learning论文整理收藏（最全，持续更新）

一、综述类1.GeneralizingfromaFewExamples:ASurveyonFew-ShotLearning2.Generalizingfromafewexamples:Asurveyonfew-shotlearning,CSUR,2020.3.Rethinkingfew-shotimageclassification:agoodembeddingisallyouneed?ECCV2

诸葛灬孔暗·2022-03-28 07:03

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Global Class Representations》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法。与其他算法将训练集分成基础类别和新类别，进行两个阶段的训练方式不同，本文将包含大量样本的基础类别和包含少量样本的新类别合在一起进行训练，得到每个类别的表征（原型）称之为全局类别表征（GlobalClassRepresentations，GCR）。然后对于每个Episode中的支持集样本得到对应的Epis

深视·2022-03-28 07:02

【论文分享】☆ 经典小样本GNN模型：Few-shot Learning With Graph Neural Networks【CNN+相似性度量+GCN】

题目：Few-shotLearningWithGraphNeuralNetworks链接：https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf源码：https://github.com

vector<>·2022-03-28 07:50

Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning

GeneralizingfromaFewExamples:ASurveyonFew-ShotLearning本文知乎链接（排版可能好看丢丢）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/340618818论文地址：paper这篇概述很简洁：简介的论文解读一、摘要机器学习在有大量数据支撑的时候的效果很好，但是数据量很少的时候效果很差了。Fewshotlearning是针对于这个问题场景

柯西一施瓦兹不等式·2022-03-27 07:00

few-shot learning几篇论文

PrototypicalNetworksforFew-shotLearning论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.05175开源代码：https://github.com/jakesnell/prototypical-networks发表时间：2017年6月该论文属于metric_based论文中心思想：经过神经网络学会一个映射，将所有样本映射到同一空间，每个类别样本存

勤劳的凌菲·2022-03-27 07:47

【论文分享】小样本文本分类方法 EGNN-Proto：Few-Shot Text Classification with Edge-Labeling Graph Network-Based Proto

题目：Few-ShotTextClassificationwithEdge-LabelingGraphNeuralNetwork-BasedPrototypicalNetwork链接：https://aclanthology.org

vector<>·2022-03-27 07:42

小样本学习(Few-Shot Learning)

小样本学习(Few-ShotLearning)转载自https://www.cnblogs.com/liuxiaochong/p/14350925.html样本量极少可以训练机器学习模型吗？

zhaojie456·2022-03-18 07:47

【论文总结】DeepEMD:Few-Shot Image Classification with Differentiable Earth Mover’s Distance（附翻译）

DeepEMD:Few-ShotImageClassificationwithDifferentiableEarthMover’sDistance使用陆地移动距离的小样本图像分类论文地址：https:/

小张好难瘦·2022-03-18 07:28

【小样本基础】N-way K-shot 模式和训练策略

对元学习基础知识（Supportset，Queryset）不太理解的读者可以先看这篇文章:【小样本基础】元学习（MetaLearning）为什么能解决小样本问题（Few-shotLearning）：一个例子搞懂目录

vector<>·2022-03-18 07:28

【论文总结】FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding（附翻译）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：http://https://github.com/MegviiDetection/FSCE改进：主要是针对小样本检测中分类错误的问题，通过降低不同类别目标的相似性来减小类内差异，增大类间差异→对比学习整体框架：以FasterRCNN作为小样本目标检测的基本框架，采用两阶段的训练方法——第一阶段的训练集是大