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Few-Shot Learning小样本学习概述

观看王树森老师的课程之后的一些记录，视频地址如下：ShusenWang的个人空间_哔哩哔哩_BilibiliShusenWang，Educator;ShusenWang的主页、动态、视频、专栏、频道、收藏、订阅等。哔哩哔哩Bilibili，你感兴趣的视频都在B站。https://space.bilibili.com/1369507485?spm_id_from=333.788.b_765f7570

小张好难瘦·2023-01-10 06:46

FSL小样本学习few-shot learning知识点整理

FSL小样本学习Few-shotlearning知识点整理前言小样本训练的一些特殊概念Zero-ShotOne-ShotFew-ShotN-WayK-Shot分类问题supportsets支持集，querysets

西岸行者·2023-01-10 06:12

小样本学习(Few-Shot Learning)训练参数意义

一、常规参数1.1epoch是指所有的训练数据都要跑一遍。假设有6400个样本，在训练过程中，这6400个样本都跑完了才算一个epoch。一般实验需要训练很多个epoch，直到LOSS稳定后才停止。1.2batch_size中文名称是批大小，之前的6400个样本，如果送一个样本进去，就更新一次网络的权重，也就是在线学习。与之对应的，我们可以把一个epoch的数据，分批送进网络，可以加快训练时间。每

SeventhBlue·2023-01-10 06:40

【论文理解】Uncertainty-Aware Few-Shot Image Classification

内容概览前言一、文章目的1.背景2.目的二、核心思想三、论文算法1.基础框架2.获得分布3.计算方差(1).确定方法(2).图卷积求解建图图卷积4.基于不确定度的优化四、实验结果总结前言这篇论文是10月9号挂在arxiv上的，作者来自中科大。论文在少样本图像分类算法方面提出了一个独特的改进角度，个人认为比较有意思。我在读完之后，想要把论文的思想以及自己的理解记录下来，供大家参考。如有错误请大家指出

辣椒油li·2023-01-08 10:13

Negative Margin Matters: Understanding Margin in Few-Shot Classification（理解小样本分类的边缘）

Abstract.本文引入了一个基于度量学习的小样本学习的负边缘损失，负边缘损失显著优于softmax损失，在三个标准的小样本分类基准上实现了最好效果的accuracy。这些结果与度量学习领域的普遍做法相反，普遍做法的边际为零或正。为了理解为什么负边缘损失在小样本分类中表现良好，我们从经验和理论两方面分析了训练类和新类在不同边缘下学习到的特征的可鉴别性(discriminability)。我们发现

哈哈哈hhhhhh·2023-01-08 10:10

小样本元学习论文阅读 | Few-shot Learning with Noisy Labels, Facebook, CVPR2022

目录1.motivation2.contribution3.Staticalternativestothemean1)空间中值原型2)相似度加权原型4.Learningaprototypeaggregator1)TraNFS2)训练/优化流程5.实验部分6.总结1.motivation在对新类进行训练时，FSL方法通常假定支持集是干净的，也就是样本标记是准确的。但这种假设通常是不现实的，虽然这里支

RitaRao·2023-01-08 10:38

小样本学习论文阅读 | Confess: A framework for single source cross-domain few-shot learning, ICLR 2022 poster

1.motivation目前的方法在源域和目标域存在较大域间偏差时实用性较差。本文认为：1)无监督学习可以缓解监督崩溃问题，并且训练得到的模型可以更好地推广到目标域中。2)因为源数据集和目标数据集之间存在很大差异，因此对源任务有用的特征可能对目标任务没有帮助，甚至有害。所以本文期望在小样本的情况下，通过提取更少的特征来提升泛化性能。2.contribution本文提出了一个“对比学习和特征选择系统

RitaRao·2023-01-08 10:38

元学习论文阅读 | CAD: Co-Adapting Discriminative Features for Improved Few-Shot Classification, CVPR2022

1motivationFEAT(CVPR2020)中提出了embeddingadaptation这个概念，具体来说就是对supportset的样本利用transformer等方式实现信息聚合，获取这些样本更好的特征。不足的地方是没有利用query信息。2contribution1）为了改进基于模型的嵌入自适应，本文建议通过selfattention对支持集和查询集的实例的嵌入/表示进行微调，以获取

RitaRao·2023-01-08 10:07

元学习论文解读 | Repurposing pretrained models for robust out-of-domain few-shot learning, ICLR2022

MotivationMAML在元训练任务上训练学习模型初始化(也称为checkpoint)，根据得到的初始化，在测试任务的支持集上进行几个梯度步骤的任务适应，就可以得到在查询集上的良好预测。然而在实践中，在元训练集上进行re-train或fine-tune可能是行不通的，并且测试任务可能来自不同的分布（cross-domain），所以元测试的优化步长不一定要和元训练一致。Contribution提

RitaRao·2023-01-08 10:37

元学习论文解读 | Learning a Universal Template for Few-shot Dataset Generalization, ICML 2021

motivation为了实现在小样本数据集上的泛化性能1)在不受干扰的情况下学习不同的信息，2)定义一种机制，以重新利用所获得的知识，泛化到测试任务上。本文建议通过学习一个通用模板来解决这个问题：在多个数据集上并行训练部分模型参数，通过其余的参数来给出数据集特定的（dataset-specialized）模型。contribution本文将FiLM用在批正则化层（可以理解成条件批正则化），跨不同的

RitaRao·2023-01-08 10:37

论文解读 | Negative Margin Matters: Understanding Margin in Few-shot Classification, ECCV2020 spotlight

Motivation在度量学习中，一些方法额外加一个正的边界整合到softmax损失或余弦softmax损失，以强制在真实标签类的分数比其他类的分数至少大一个margin（正的）。这有助于学习具有高度区别性的深度特征，在视觉识别任务中，性能有显著提高。因此作者希望在小样本分类采用这种large-marginsoftmax损失来学习更好的度量，但结果却出乎意料。具有正边距的large-margins

RitaRao·2023-01-08 10:05

生成属于你自己的字库——《RD-GAN》ECCV论文解析

今天看一篇few-shot的字体风格迁移论文，全名《RD-GAN:Few/Zero-ShotChineseCharacterStyleTransferviaRadicalDecompositionandRendering

哎呦不错的温jay·2023-01-07 19:16

论文阅读笔记《Dense Classification and Implanting for Few-Shot Learning》

原文下载：https://arxiv.org/pdf/1903.05050.pdf 源码地址：无论文来源：CVPR2019 部分引用格式的是我自己添加的一点认识，其他部分都是摘自深视大佬：https://blog.csdn.net/qq_36104364/article/details/106545685核心思想本文是对基于度量学习的小样本学习算法进行改进。常见的度量学习算法通常利用一个嵌入

海淀小天·2023-01-07 19:11

元学习metalearning程序------learn2learn

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

攀爬人工智能的小工·2023-01-06 11:45

利用论文深度剖析few-shot learning(少样本学习)中的way-shot问题

利用论文深度剖析few-shotlearning(少样本学习)中的way-shot问题文章目录利用论文深度剖析few-shotlearning(少样本学习)中的way-shot问题前言一、论文出处二、论文中的

攀爬人工智能的小工·2023-01-06 11:45

Exploring Complementary Strengths of Invariant and Equivariant Representations for Few-Shot Learning

CVPR2021/papers/Rizve_Exploring_Complementary_Strengths_of_Invariant_and_Equivariant_Representations_for_Few-Shot_CVPR

一只瓜皮呀·2023-01-06 08:51

Few-shot Object Detection via Feature Reweighting论文阅读笔记

Few-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting论文阅读笔记本文贡献Motivation其它小样本目标检测的不足整体架构Featureextractor（特征提取模块

XIYIE·2023-01-05 14:02

A survey of self-supervised and few-shot object detection论文整理

qq_41064487·2023-01-05 14:57

论文阅读《Dual-Awareness Attention for Few-Shot Object Detection》

Background＆Motivation小样本分类模型分为两类：optimization-based的元学习方法和metric-based的度量学习方法。而小样本检测模型大多使用迁移学习和度量学习的方法来实现跨域学习，大多都采用平均特征来作为类的表征与模型输出的Query表征进行concatenation或element-wiseproduct等来计算相似度。Motivation是现有的小样本检

不说话装高手H·2023-01-05 14:50

ISPRS22 Generalized few-shot object detection in remote sensing images

Generalizedfew-shotobjectdetectioninremotesensingimagesReadPaper地址：点击这里Code地址：点击这里期刊：中科院大类一区，遥感小类也是一区，2022年影响因子11.7741.Motivation1）地理空间目标具有较大的类内多样性和较小的类间可分性；2）目前很多少样本目标检测算法更多关注新类的性能，而忽略在基类的效果，即会产生遗忘灾难

松阁~·2023-01-05 02:35

必知前置知识

两种范式对比4.存在的问题4.1域偏移4.2数据偏差4.5不完整标注5.研究（改进）方向5.1基于注意力机制5.2基于图卷积神经网络5.3基于度量学习5.4基于数据增强参考文献1.定义和训练过程小样本目标检测（Few-shotObjectDetection

松阁~·2023-01-05 02:49

狗都能看懂的Meta-SGD原理讲解和代码实现

Meta-SGD:元学习优化器一、前言对于孤立地、从零开始学习每个任务的学习算法来说，few-shotlearning具有挑战性。

热血厨师长·2023-01-04 14:20

Hierarchical Attention Prototypical Networks for Few-Shot Text Classification

Abstract目前文本分类任务的有效方法大多基于大规模的标注数据和大量的参数，但当监督训练数据少且难以收集时，这些模型就无法使用。在本文中，我们提出了一种用于少样本文本分类的分层注意原型网络（HAPN）。我们为我们的模型设计了特征级别、词级别和实例级别的多交叉注意力，以增强语义空间的表达能力。我们在两个标准的基准小样本文本分类数据集——FewRel和CSID上验证了我们的模型的有效性，并实现了最

哈哈哈hhhhhh·2023-01-03 11:52

论文笔记丨Inductive Unsupervised Domain Adaptation for Few-Shot Classification via Clustering

InductiveUnsupervisedDomainAdaptationforFew-ShotClassificationviaClusteringAbstractIntroductionMethodologyDaFeCFrameworkClusteringPromotionMechanismOverallWorkflowExperimentsAbstract小样本学习致力于不同域之间的学习，由

mrweiqk·2023-01-03 09:51

Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning

机器学习任务按照对样本量的需求可以分为：传统监督式学习、Few-shotLearning、One-shotLearning、Zero-shotLearning。传统learning，炼丹模式。

Dr鹏·2023-01-02 16:54

Zero-shot learning,Few-shot learning简单理解

1.Zero-shotlearning问题定义利用训练集数据训练模型，使得模型能够对测试集的对象进行分类，但是训练集类别和测试集类别之间没有交集；期间需要借助类别的描述，来建立训练集和测试集之间的联系，从而使得模型有效。ZSL就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类，让机器具有推理能力，实现真正的智能。其中零次（Zero-shot）是指对于要分类的类别对象，一次也不学习。比如：假设我们的模

一直在路上的程序猿·2023-01-02 16:04

深度学习: Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning

为了“多快好省”地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究Zero-shotLearning/One-shotLearning/Few-shotLearning。

邦戈栗子·2023-01-02 16:34

Zero-shot Learning / One-shot Learning

为了“多快好省”地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究Zero-shotLearning/One-shotLearning/Few-shotLearning。

chenyi9981·2023-01-02 16:33

EMNLP20 - Simple and effective few-shot named entity recognition with structured nearest neighbor le

文章目录AbstractIntroductionProblemStatementandSetupModelNearestneighborclassificationforfew-shotNERStructurednearestneighborlearningExperimentsTagsetextensionDomainTransferCompetitivesystemsResultsAbstra

ywm_up·2023-01-02 14:41

元学习与小样本学习 | (2) Few-shot Learning 综述

面对这类问题，有一个专门的机器学习分支——Few-sh

CoreJT·2023-01-02 14:41

EMNLP21 - Few-Shot Named Entity Recognition: An Empirical Baseline Study

HuangJ,LiC,SubudhiK,etal.Few-ShotNamedEntityRecognition:AnEmpiricalBaselineStudy[C]//Proceedingsofthe2021ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing

ywm_up·2023-01-02 14:11

《Prototypical Networks for Few-shot Learning》阅读笔记

《PrototypicalNetworksforFew-shotLearning》来源：NIPS2017原文链接：https://arxiv.org/abs/1703.05175在EMNLP2018的论文《FewRel:ALarge-ScaleSupervisedFew-ShotRelationClassificationDatasetwithState-of-the-ArtEvaluation》

qq_33221657·2023-01-02 14:10

Revisiting Self-Training for Few-Shot Learning of Language Model，EMNLP2021

Method本文提出了一个基于自监督语言模型的少样本文本学习框架SFLM。给定文本样本，通过屏蔽语言模型的提示学习方法，为同一个样本生成弱增强和强增强两个视图，SFLM在弱增强版本上生成一个伪标签。然后，当与强增广版本进行微调时，模型预测相同的伪标签。整体的模型如下：首先，给定一个有标签数据集X\mathcal{X}

五月的echo·2023-01-02 14:10

小样本学习（Few-shot Learning）综述

作者丨耿瑞莹、李永彬、黎槟华团队丨阿里巴巴智能服务事业部小蜜北京团队分类非常常见，但如果每个类只有几个标注样本，怎么办呢？笔者所在的阿里巴巴小蜜北京团队就面临这个挑战。我们打造了一个智能对话开发平台——DialogStudio，以赋能第三方开发者来开发各自业务场景中的任务型对话，其中一个重要功能就是对意图进行分类。大量平台用户在创建一个新对话任务时，并没有大量标注数据，每个意图往往只有几个或十几个

云栖社区v·2023-01-02 14:40

【论文解读】（2020-EMNLP）Adaptive Attentional Network for Few-Shot Knowledge Graph Completion

【论文解读】（2020-EMNLP）AdaptiveAttentionalNetworkforFew-ShotKnowledgeGraphCompletion摘要最近相关研究的重点为通过学习实体的静态表示方法，而忽略他们的动态属性。本文通过自适应注意力网络：实体由自适应邻居编码器建模，来识别他们面向任务的角色引用由自适应查询感知聚合器建模，来区分他们的贡献介绍解决小样本知识图谱补全问题发展：（20

fadeGR·2023-01-02 14:40

论文笔记：FewRel 2.0: Towards More Challenging Few-Shot Relation Classification

论文来源：EMNLP2019论文地址：https://aclanthology.org/D19-1649.pdf论文代码：https://github.com/thunlp/fewrelGaoT,HanX,ZhuH,etal.FewRel2.0:TowardsMoreChallengingFew-ShotRelationClassification[C]//Proceedingsofthe2019

Daisymanman·2023-01-02 14:09

EMNLP22提示模板生成：GPS: Genetic Prompt Search for Efficient Few-shot Learning

GPS:GeneticPromptSearchforEfficientFew-shotLearning1简介GeneticPromptSearch(GPS)通过提示改进少样本学习，它利用遗传算法自动搜索高性能提示遗传提示搜索(GPS)算法，该算法使用生成模型逐渐改变提示，并根据它们在小型开发集上的表现来选择候选者。GPS不需要更新任何参数，只是为每个下游任务搜索最优的硬提示。2模型结构实施流程：1

QianTu&·2023-01-02 14:39

nlp正样本太多_【GPT-3论文翻译】语言模型是小样本学习者(Few-Shot Learners)（施工中）...

摘要最近的工作证明了使用大量文本进行预训练，然后对特定任务进行微调(finetuning)，可以在许多NLP任务和基准方面的得到巨大的提升。虽然在预训练过程中通常与任务无关，但该方法仍然需要针对特定任务的微调数据集。这样的微调数据集包含成千上万个示例。相比之下，人类通常只要通过几个示例或简单的指令来执行新的语言任务-当前的NLP系统在很大程度上仍难以做到这一点。在这里，我们证明了规模更大的语言模型

燕尾蝶田·2023-01-02 10:36

论文阅读 8 | Contrastive Decoder Generator for Few-shot Learning in Product Quality Prediction

用于产品质量预测中小样本学习的对比解码器生成器摘要I简介II多阶段制造过程的小样本质量预测III对比解码器发生器A.总体框架摘要质量预测致力于预测与质量相关的关键变量，以获得过程控制的实时反馈信息。为了实现在复杂和不确定的制造过程中处理的产品的鲁棒和可转移的质量预测，已经开发了深度学习方法。然而，深度学习方法的训练过程需要大量的标注数据来避免过拟合，而质量相关变量的标记过程往往耗时耗力。因此，多阶

♡来年秋风起♡·2023-01-01 17:10

【原型网络】Prototypical Networks for Few-shot Learning

Abstract我们为少样本分类问题提出了原型网络，其中分类器必须泛化到训练集中没有看到的新类，每个新类只给出少量示例。原型网络学习一个度量空间，其中可以通过计算到每个类的原型表示的距离来执行分类。与最近的小样本学习方法相比，它们反映了一种更简单的归纳偏差，这在这种有限数据的情况下是有益的，并取得了出色的结果。我们提供的分析表明，与最近涉及复杂架构选择和元学习的方法相比，一些简单的设计决策可以产生

一只瓜皮呀·2023-01-01 08:44

PaLM：大模型的规模探索

ScalingLanguageModelingwithPathways作者：∗AakankshaChowdherySharanNarangJacobDevlinMaartenBosma（Google)一、简介大型语言模型已被证明在各种自然语言任务中使用few-shot

u013250861·2022-12-31 08:02

Improving Few-Shot Part Segmentation using Coarse Supervision学习笔记

摘要鉴于部件分割中训练网络详细标注的开销巨大瓶颈问题，论文提出一个可利用诸如图像背景Mask、关键点位置信息等易获得的粗粒度标签信息的框架，借此优化部件分割模型。框架面临的第一个挑战是粗粒度标记来自不同的任务并且具有不同的标记类型，很难直接映射到部首标记。为此，我们提出联合训练部首分割模型和粗粒度标记类型，深度学习他们之间的依赖关系，从而可以利用现有的粗粒度信息。为了评估方法的优劣，我们在加州理工

wuling129·2022-12-30 11:51

论文阅读《Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.17115代码地址：https://github.com/hzhupku/DCNet目录1、存在的问题2、算法简介3、算法细节3.1、密集关系蒸馏模块(DRD)3.2、上下文感知聚合模块(CFA)3.3、学习策略4、实验消融实验1、存在的问题在以往的小样本目标检测工作中，支持特征和查询特征之间的关系没有得到充分的发掘和利用，传统方法利

薛铁钢·2022-12-30 10:40

论文翻译《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE目录Abstract1、Introduction2、Relatedwork3、Method3.1、Preliminary3.2、Contrastiveobjectproposalencoding3.3、ContrastivePro

薛铁钢·2022-12-30 10:40

论文阅读《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE对比学习https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467目录1、存在的问题2、算法简介3、算法细节3.1、new-baseline3.2、对比建议编码3.3、对比建议编码的损失4、实验验证实验消融实验5

薛铁钢·2022-12-30 10:40

【代码调试】《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE论文阅读：https://blog.csdn.net/qiankendeNMY/article/details/128390284我的配置：Python：3.8(ubuntu18.04)Pytorch：1.6.0Cuda：10.1

薛铁钢·2022-12-30 10:59

LIST: LITE SELF-TRAINING MAKES EFFICIENT FEW-SHOT LEARNERS

LiST，用于在few-shotlearning下对大型预训练语言模型(PLM)进行有效微调。

Tsukinousag1·2022-12-30 07:13

论文阅读 6 | Bayesian Meta-Learning for the Few-Shot Setting via Deep Kernels

基于深度核的少样本设置的贝叶斯元学习摘要1简介1.1动机2背景2.1Few-shotLearning2.2Kernels3方法说明3.1回归3.2分类4相关工作5实验5.1回归5.2分类5.3跨域分类6

♡来年秋风起♡·2022-12-29 01:28

论文阅读 7 | Non-Gaussian Gaussian Processes for Few-Shot Regression

小样本回归的非高斯高斯过程摘要1简介2相关工作3背景4Non-GaussianGaussianProcesses摘要高斯过程(GP)已广泛用于机器学习中以对函数分布进行建模，其应用包括多模态回归、时间序列预测和小样本学习。GP在最后一个应用中特别有用，因为它们依赖于正态分布并支持后验概率函数的封闭形式计算。不幸的是，由于生成的后验结果不够灵活，无法捕获复杂的分布，因此GP假定后续任务之间存在高度相

♡来年秋风起♡·2022-12-29 01:27

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（3)

基于contrastlearning的few-shotlearning论文集合（1)基于contrastlearning的few-shotlearning论文集合（2)论文五：《ImposingSemanticConsistencyofLocalDescriptorsforFew-ShotLearning

Love向日葵的兮兮子·2022-12-29 00:13

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