few-shot 第3页

机器学习：GPT3

训练GPT3的代价是$12百万美元Zero-shotAbilityGPT3的思想是不是能拿掉Fine-tune只需要给定few-shot或者zero-shot就能干相应的任务了。

uncle_ll·2023-07-26 08:34

大语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用

大语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shotCoT、Few-shotCoT以及在LLM上应用1.思维链定义背景在2017-2019年之间，随着Transformer模型的提出，计算资源与大规模语料库不断出现，自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化，传统的全监督学习的范式逐渐达到了瓶颈，很难在传统的训练方式上取得大幅度提升。这时大规模预训

汀、人工智能·2023-07-21 14:34

OpenAI——CLIPs（代码使用示例）

它开源、多模态、zero-shot、few-shot、监督训练均可。原文原理图：原文算法思想伪代码：OpenAICL

leaves dancing in the wind·2023-07-18 17:40

Few-Shot Class-Incremental Learning from anOpen-Set Perspective论文笔记

ECCV2022目录摘要IntroductionProblemFormulationMethodology实验摘要一个Few-ShotClass-IncrementalLearning(FSCIL)模型，需要在所有类上表现良好，无论它们的表示顺序如何或是否缺乏数据。它还需要对需要对较少的数据(one-shotscenario)具有鲁棒性，并且容易适应该领域出现的新任务目前的SOTA方法仅使用cla

杳杳不失眠·2023-07-13 20:50

Prototype Completion for Few-Shot Learning

小样本学习的目的是用很少的例子来识别新类。基于预训练的方法有效地解决了通过预训练一个特征提取器，然后通过最近的基于质心的元学习对其进行微调(pretraining+fine-tuning)。然而,结果表明微调步骤使边际改进。在本文中，1)我们找出原因，即在预训练的特征中在空间中，基本类已经形成了紧凑的集群，而新的类则以很大的差异作为群体传播，这意味着微调特征提取器意义不大;2)不再对特征提取器进行

欧阳AI锋·2023-07-13 20:48

深入理解深度学习——GPT（Generative Pre-Trained Transformer）：GPT-3与Few-shot Learning

von Neumann·2023-06-23 08:23

（2022，域邻近度）通过自适应感知核调制的 few-shot 图像生成

Few-shotImageGenerationviaAdaptation-AwareKernelModulation公众号：EDPJ目录0.摘要1.简介2.相关工作3.通过源-目标域接近度的视角重新审视FSIG3.1源-目标域邻近度分析3.2临近假设松弛下的FSIG方法4.自适应感知核调制5.实证研究5.1实验/结果5.2分析6.讨论附录A.重要性探测：详细信息A.1计算开销A.2使用秩受限操作的

EDPJ·2023-06-22 15:29

[AAAI 2023] Oral : Zero-shot 零样本/ Few-shot 少样本收录论文集合

零样本(7篇)：CALIP:Zero-ShotEnhancementofCLIPwithParameter-freeAttentionGuoZiyu;ZhangRenrui;QiuLongtian;maXianzheng;MiaoXupeng;HeXuming;CuiBinMaximumEntropyPopulation-BasedTrainingforZero-ShotHuman-AICoord

奈何辰星无可奈·2023-06-21 07:12

GPT提示词系统学习-第三课-规范化提示让样本走在提示词前

提示的组成部分以下是在一个提示中经常会出现的一些组成部分：角色指令/任务问题上下文示例（few-shot）在之前的教程中，我们已经讨论了角色、指令/提示词、和示例。问题是简单的单一问题！

TGITCIC·2023-06-20 06:52

Prompt learning 教学[进阶篇]：简介Prompt框架并给出自然语言处理技术：Few-Shot Prompting、Self-Consistency等；项目实战搭建知识库内容机器人

Promptlearning教学[进阶篇]：简介Prompt框架并给出自然语言处理技术：Few-ShotPrompting、Self-Consistency等；项目实战搭建知识库内容机器人1.ChatGPTPromptFramework看完基础篇的各种场景介绍后，你应该对Prompt有较深的理解。之前的章节我们讲的都是所谓的「术」，更多地集中讲如何用，但讲「道」的部分不多。高级篇除了会讲更高级的运

汀、人工智能·2023-06-17 07:08

解密Prompt系列9. 模型复杂推理-思维链COT基础和进阶玩法

我们会讨论下思维链(chain-of-Thought)提示词究竟要如何写，如何写的更高级，介绍包括few-shot，zero-shot，循序渐进式和一致性COT的写法

风雨中的小七·2023-06-16 07:00

【代码调试】《Multi-scale Positive Sample Refinement for Few-shot Object Detection》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.09384#:~:text=Multi-Scale%20Positive%20Sample%20Refinement%20for%20Few-Shot%20Object%20Detection.,previous%20attempts%20that%20exploit%20few-shot%20classification%20tec

薛铁钢·2023-06-15 15:56

CVPR2023论文汇总 | 3D检测/BEV/分割/SLAM/Occpuancy/Transformer多个方向

巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群CVPR2023中稿paper已经陆续放出来了，自动驾驶之心团队为大家整理了计算机视觉、BEV、分割、Occpuancy、vit、SLAM、Few-Shot

自动驾驶之心·2023-06-15 15:54

few-shot / one shot / zero shot object counting论文汇总

文章目录2021LearningToCountEverythingOBJECTCOUNTING:YOUONLYNEEDTOLOOKATONE2022Scale-PriorDeformableConvolutionforExemplar-GuidedClass-AgnosticCountingCounTR:Transformer-basedGeneralisedVisualCountingFew-s

点PY·2023-06-15 15:53

CVPR 2023 首届视觉异常检测（Visual Anomaly and Novelty Detection，VAND）挑战赛 Zero-shot 赛道冠军

在Zero-shot赛道中我们获得了冠军（Winner），在Few-shot赛道中，我们获得了第四名（HonorableMentions）。

一只柠檬柠檬精·2023-06-15 09:32

Zero-shot / One-shot / Few-shot Learning

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019转载自：http://www.cnblogs.com/jngwl/articles/10221819.html#top1.Introduction在迁移学习中，由于传统深度学习

TBYourHero·2023-06-14 07:38

few-shot和zero-shot

Few-shotLearning（少样本学习）是MetaLearning（元学习）中的一个实例[1]，所以在了解什么是Few-shotLearning之前有必要对MetaLearning有一个简单的认识。不过在了解什么是MetaLearning之前还是要了解一下什么是Meta。因此，阅读本文后你将对如下知识有一个初步的了解。WhatisMetaWhatisMetaLearningWhatisFew

Paloma_Gao·2023-06-14 07:03

Zero-Shot, One-Shot, and Few-Shot Learning概念介绍

导语本文将介绍零样本学习、一次样本学习和少样本学习的概念，它们使得机器学习模型能够在仅有有限数量的示例情况下对对象或模式进行分类和识别。在机器学习中，我们通常需要大量的训练数据来训练模型，以便它能够准确地识别和分类新的输入。然而，在现实世界中，获取大规模标记数据集可能是昂贵和耗时的。因此，零样本学习、一次样本学习和少样本学习等技术应运而生，它们旨在解决这个问题。零样本学习（Zero-ShotLea

羽林小王子·2023-06-14 07:02

[迁移学习]预训练和微调

将训练好的模型作为特征抽取模块（例如以resnet进行特征提取）②在一个相关的任务中训练后直接后直接使用(例如gpt)③在训练好的模型基础上进行微调此外还有无监督学习的方式zero-shot：没有任何标签信息few-shot

ViperL1·2023-06-11 18:39

【论文阅读】Language Models are Few-Shot Learners(GPT-3)

前言本文简要介绍了GPT-3的背景，模型架构，训练数据以及训练方式部分。具体训练细节，实验结果很多，可以在用到的时候再看Intro本文剖析了pretrain-finetune架构存在的问题：对于每个新的任务，都需要大量的标注数据将表达能力更强的模型（预训练阶段要求用大模型）在比较窄的数据（微调阶段是在narrow数据分布上进行的）上训练是不合理的。大模型的效果并不能泛化到OOD数据上人类在接触一个

长命百岁️·2023-06-10 04:29

(GPT3)Language Models are Few-Shot Learners论文阅读

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.14165v4.pdf摘要最近的工作表明，通过对大量文本语料库进行预训练，然后对特定任务进行微调，许多NLP任务和基准测试取得了实质性进展。虽然在体系结构中通常与任务无关，但此方法仍然需要特定于任务的微调数据集，其中包含数千或数万个示例。相比之下，人类通常只能通过几个例子或简单的指令来执行一项新的语言任务——这是当前的NLP系统在很大

茫茫人海一粒沙·2023-06-09 09:57

提示工程师指南3-Prompt工程-高级提示

文章目录高阶Prompting零样本Prompting少样本Prompting少样本(Few-shot)Prompting的限制思维链Prompting零样本思维链zero-shot-cot自

sundynes·2023-06-08 20:19

计算机视觉——day95 PANet:基于样本原型对齐的Few-Shot图像语义分割

PANet:基于样本原型对齐的Few-Shot图像语义分割1.Introduction2.RelatedworkFew-shotsegmentation3.Method3.1.Problemsetting3.2

想太多!·2023-06-08 17:39

Prototypical networks for few-shot learning.

这篇论文是介绍《PrototypicalNetworksforFew-shotLearning》。作者公布了他的Pytorh代码。如果看不太懂原作者的代码话可以看一下这一个：https://github.com/orobix/Prototypical-Networks-for-Few-shot-Learning-PyTorch0.Few-shotlearningFew-shotlearning是一

Pr4da·2023-06-08 02:26

清华Decoder Tuning方法提升大模型few-shot场景效果

一、概述title：DecoderTuning:EfficientLanguageUnderstandingasDecoding论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.08408代码：GitHub-thunlp/DecT二、Motivation现在有很多模型只提供API，没法直接训练，并且是按请求次数计费的，成本也比较高。之前大模型微调方法主要是冻结原始模型，在输入层进行t

HxShine·2023-06-07 10:24

论文笔记|CVPR2023:Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.14123.pdf这是一篇2023年发表在CVPR上的论文，论文题目是SemanticPromptforFew-ShotImageRecognitio，即用于小样本图像识别的语义提示。1Motivation第一，最近几项研究利用语义信息来进行小样本学习的研究。一方面因为通过少量样本去识别新类别很难，就想使用一些其他模态的信息辅助学习，

李问号·2023-04-19 07:07

Prompt Learning: ChatGPT也在用的NLP新范式

在这一新的范式下，大语言模型呈现出惊人的zero-shot和few-shot能力，使用较少的训练数据来适应新的任务形式。最近火爆出圈的ChatGPT是利用这一方式。

·2023-04-19 00:27

【论文翻译】Class-Incremental Few-Shot Object Detection

Class-IncrementalFew-ShotObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/pdf/2105.07637.pdf摘要Conventionaldetectionnetworksusuallyneedabundantlabeledtrainingsamples,whilehumanscanlearnnewconceptsincrementallywit

小张好难瘦·2023-04-17 16:26

论文笔记：Label Verbalization and Entailment for Effective Zero and Few-Shot Relation Extraction

论文来源：EMNLP2021论文地址：LabelVerbalizationandEntailmentforEffectiveZeroandFew-ShotRelationExtraction(aclanthology.org)https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.92.pdf论文代码：GitHub-osainz59/Ask2Transformers:AF

Daisymanman·2023-04-16 10:44

论文笔记：Prompt-Based Meta-Learning For Few-shot Text Classification

论文来源：EMNLP2022论文地址：2022.emnlp-main.87.pdf(aclanthology.org)代码地址：GitHub-MGHZHANG/PBMLGB/T7714ZhangH,ZhangX,HuangH,etal.Prompt-BasedMeta-LearningForFew-shotTextClassification[C]//Proceedingsofthe2022Con

Daisymanman·2023-04-16 10:43

Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification

摘要--针对HSI分类任务样本不足的问题，提出了一种deepfew-shot小样本学习方法。该算法有三种新的策略：利用深度残差三维卷积神经网络提取光谱-空间特征，降低标记的不确定性。网络通过情景训练来学习一个度量空间，其中来自同一个类的样本比较接近，而来自不同类的样本比较远。利用在度量空间中学习到的最近邻分类器对测试样本进行分类。该想法的关键是：设计了网络在训练集上学习了度量空间。此外，这种度量空

DarrenmondZhang·2023-04-14 23:46

segment anything paper笔记

为了达到像NLP那样zero-shot和few-shot的推广效果，paper从三个方面

蓝羽飞鸟·2023-04-14 22:06

论文阅读《Cross-Domain Few-Shot Learning with Meta Fine-Tuning》

四月了~2021的三分之一好快！加油哈！大概接下来一个月保持两更或一更了吧今天记录的还是针对跨域的论文阅读论文名称：《Cross-DomainFew-ShotLearningwithMetaFine-Tuning》论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.10544v1论文代码：https://github.com/johncai117/Meta-Fine-Tuning本篇文

LiBiscuit·2023-04-14 12:04

【Few-Shot Segmentation论文阅读笔记】Prototype Mixture Models for Few-Shot Semantic Segmentation, ECCV, 2020

AbstractTargetProbelm：SinglePrototype===>semanticambiguityproblem为此，本文提出了PrototypeMixtureModels(PMMs)PMMs使用多个prototype用来分别对应不同的imageregions,进而提高其语义表征能力使用EM算法来估算prototype,使得PMMs能够富含丰富的channel-wised和spa

RaymondLove~·2023-04-14 04:26

FreeNeRF Improving Few-shot Neural Rendering with Free Frequency Regularization

AbstractNovelviewsynthesiswithsparseinputsisachallengingproblemforneuralradiancefields(NeRF).Recenteffortsalleviatethischallengebyintroducingexternalsupervision,suchaspre-trainedmodelsandextradepthsig

ACxz·2023-04-12 09:19

pytorch关系抽取框架OpenNRE源码解读与实践：PCNN ATT

2.1PCNNEncoder2.2BagAttention结语参考资料0前言OpenNRE是清华大学推出的开源关系抽取框架，针对命名实体识别，句子级别的关系抽取，远程监督（包级别的关系抽取），文档级别的关系抽取以及few-shot

老胡nlp·2023-04-12 04:19

（元迁移学习）《Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning》论文总结

文章目录Meta-TransferLearningforFew-ShotLearning一、先验知识1.迁移学习1）迁移学习概念2）领域自适应3）UDA（无监督领域自适应）4）基于MMD的邻域自适应方法2.元学习1）元学习概念2）元学习方法分类3）自注意力机制二、问题背景三、论文工作1.论文主要工作2.元学习阶段介绍1）元训练阶段（Meta-training）2）元测试阶段（Meta-testin

travis_cloud·2023-04-09 23:24

GPT系列论文

试验结果GPT-2摘要IntroductionApproach数据集&模型试验结果GPT-3核心点名词解释few-shot做法图示数据集GPT由无监督预训练+有监督微调组成无监督预训练有监督微调如何将模型应用于下游任务

佛系调参·2023-04-08 12:06

1张2080ti用一天训练GPT2-small效果如何？

引言由于chatGPT的风靡，最近越来越多人开始讨论，为什么LLM通常使用decoder-only结构，并将GPT推向了一个前所未有的高度，因为GPT结构在zero-shot和few-shot任务上的极好效果

hangguns·2023-04-06 18:21

论文阅读（62）Meta-learning for semi-supervised few-shot classification

续袁·2023-04-04 18:22

论文解读: Few-Shot Text Classification with Induction Network

目的在文本分类中，经常碰到一些很少出现过的类别或这样不均衡的类别样本，而且当前的few-shot技术经常会将输入的query和support的样本集合进行sample-wise级别的对比。

Alex_Cen·2023-04-03 07:28

论文浅尝 | Combat data shift in few-shot learning with KG

笔记整理：许方舟，天津大学硕士链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11704-022-1339-7动机现如今在元学习框架下诞生了许多小样本学习方法，他们能够从多种任务中学习并泛化到新任务中。如果所有样本都来自相同分布，这种情况下小样本学习能够达到预期的性能。然而在实际应用中，小样本学习范式往往会受到数据偏移的影响，即不同任务中的样本，甚至同一

开放知识图谱·2023-04-03 01:17

论文阅读：Few-shot Video-to-Video Synthesis

没想到寒假在家两个月了！寒假过得有了暑假的感觉…很多东西都因为疫情开始搁置，小李又来更新了。今日依旧是论文阅读系列。论文名称：《Few-shotVideo-to-VideoSynthesis》论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.12713论文翻译：https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/102895889代码地址

LiBiscuit·2023-04-01 08:06

【FEW-NERD: A Few-shot Named Entity Recognition Dataset 官方代码解读（一）代码框架】

FEW-NERD:AFew-shotNamedEntityRecognitionDataset官方代码解读（一）代码框架一、背景Few-NERD数据集介绍二、官方代码解读（一）代码总模块（二）train_demo.py1.使用argparse批量定义和设置默认参数2.设置实验，初始化模型参数3.加载数据4.载入模型5.模型训练6.模型测试总结一、背景命名实体识别是知识图谱构建过程中的重要一环，但由

陈俊琪·2023-04-01 04:38

[Few-shot learning] MAML

论文：[Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks](#Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks)台大李宏毅老师的视频课程：Meatalearning:MAML1.MetaLearningFew-shotleanring的方法可以分为三类：metri

Pr4da·2023-04-01 02:40

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Graph Neural Networks》

王白一·2023-04-01 02:03

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS翻译

基于GNN的小样本学习简介：我们提出利用基于推理的图模型来研究小样本学习问题，输入图像有标签或者隐藏标签。通过使用消息传播算法，我们定义了一种图神经网络来概述最近提出的几种小样本学习的模型。除了提高数值性能之外，我们的框架还可以轻松扩展到少数学习的变体，例如半监督学习或主动学习，这证明了基于图的模型能够很好地处理“关系”任务。介绍:监督端到端学习是在CV,speech,机器翻译任务中是非常成功的，

L793404933·2023-04-01 01:20

[Few-shot learning] Siamese neural networks

这篇文章主要介绍的是SiameseNeuralNetwork经典论文：GregoryKoch,etal.,SiameseNeuralNetworksforOne-shotImageRecognition.ICML2015。神经网络能够取得非常好的效果得益于使用大量的带标签数据进行有监督学习训练。但是这样的训练方法面临两个难题：有些情况下我们无法采集到大量数据；给数据打标签需要消耗大量人力财力。当我

Pr4da·2023-04-01 01:45

小样本学习（Few-shot Learning）之特征提取器-最大后验概率估计（MAP）、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn算法

新的方向，在做特征提取器部分发现网上知识点分散，在此总结一下小样本学习（Few-shotLearning）之特征提取器-最大后验概率估计（MAP）、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn算法1.最大后验概率估计（MAP）1.1统计1.2贝叶斯公式(Bayes’Theorem)1.3似然函数(likelihoodfunction)和概率函数(probabilityfunction)1

gcheney·2023-03-31 01:03

论文阅读《FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS》

又到了更新论文阅读的时间啦！十月中旬了还是毫无思绪毫无进展的科研卑微人士真的心态越来越好了。论文名称:Few-ShotLearningwithGraphNeuralNetworks论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf论文解读参考:https://blog.csdn.net/qq_36104364/article/details/106257218htt

LiBiscuit·2023-03-30 14:35

推荐频道

few-shot