few 第2页

npm run build Last few GCs

npmrunbuildLastfewGCs这是由于webpack执行时造成的内存溢出。[3906:0x3ce6a70]165833ms:Mark-sweep1374.0(1425.0)->1373.7(1425.5)MB,789.1/0.0ms(averagemu=0.108,currentmu=0.007)allocationfailurescavengemightnotsucceed[3906

SailingCoder·2023-12-20 10:14

OPTIMIZATION AS A MODEL FOR FEW-SHOT LEARNING

文章提出，在小样本数据下，基于梯度的优化算法失败的原因：1、梯度优化算法无法在几步之内完成优化，特别是非凸问题，各种超参的选取无法保证收敛的速度。2、不同任务随机初始化会影响任务收敛到好的解上。尽管迁移学习能缓解这个问题，但新数据与原始数据偏差较大时，迁移学习的性能就会大大降低。LSTM内部的更新非常类似于梯度下降的更新，因此利用LSTM的结构训练一个meta-learner模型，用于学习另一个神

果园林·2023-12-19 23:04

GPT 魔力涌现

定义一个最匹配任务的角色，比如：「你是一位软件工程师」「你是一位小学老师」指示：对任务进行描述上下文：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）例子：必要时给出举例，学术中称为one-shotlearning,few-shotlearning

myword1314·2023-12-16 23:51

LangChain学习二：提示-实战（上半部分）

学习内容二：提示词模板2.1入门2.2模板格式2.3验证模板2.4序列化提示模板2.5将少量示例传递给提示模板(few_shot)2.6选择提示模板的示例2.6.1基于长度的示例选择器学习内容三：聊天提示模板

代码浪人·2023-12-16 20:47

【论文阅读】Uncertainty-aware Self-training for Text Classification with Few Label

论文下载GitHubbib:@INPROCEEDINGS{mukherjee-awadallah-2020-ust,title="Uncertainty-awareSelf-trainingforFew-shotTextClassification",author="SubhabrataMukherjeeandAhmedHassanAwadallah",booktitle="NeurIPS",ye

来日可期1314·2023-12-16 15:20

【Supplement】Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-step Inference

【Supplement】LatentConsistencyModels:SynthesizingHigh-ResolutionImageswithFew-stepInference一、前言AMOREDETAILSONDIFFUSIONANDCONSISTENCYMODELSA.1DIFFUSIONMODELSA.2MOREDETAILSONCONSISTENCYMODELSIN(SONGETAL.

旋转的油纸伞·2023-12-05 15:58

MDETR 论文翻译及理解

MDETR2.2.1Architecture2.2.2Training3.Experiments3.1.Pre-trainingModulatedDetection预训练调制检测3.2.DownstreamTasks3.2.1Few-shottransferforlong-taileddetecti

一杯水果茶！·2023-12-04 08:44

掌握大型语言模型（LLM）技术：推理优化

堆叠Transformer层以创建大型模型可以获得更好的准确性、few-shot学习能力，甚至在各种语言任务中具有接近人类的涌现能力。

IT挂壁青年·2023-12-04 06:33

Linguistic Steganalysis in Few-Shot Scenario论文阅读笔记

实验是对比在少样本的情况下，各个模型的效果，当训练样本少于10的时候(few-shot)，上面提到的T

菜菜小堡·2023-12-03 15:17

【论文理解】Spatial Contrastive Learning for Few-Shot Classification

内容概览前言一、空间对比学习（SpatialContrastiveLearning）1.对比学习2.全局对比损失3.空间对比损失二、特征的修正三、对比蒸馏（ContrastiveDistillation）四、少样本分类五、实验结果总结前言这篇论文提出了一个采用非episodictraining方法的少样本图像分类算法，作者来自巴黎萨克雷大学，于2020.12.26挂在arxiv上：论文链接这篇论文

辣椒油li·2023-12-02 01:52

论文阅读《RelationNet2: Deep Comparison Columns for Few-Shot Learning》

十一月啦！时间真的很快从周四拖延一直到现在才写完的博希望接下来多努力一点多加油一点好运也多眷顾我一下！论文名称：《RelationNet2:DeepComparisonColumnsforFew-ShotLearning》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.07100v3.pdf论文解读参考：https://blog.csdn.net/qq_36104364/artic

LiBiscuit·2023-11-30 11:48

NLP中大语言模型LLM中的思维链 Chain-of-Thought(CoT) GoT

文章目录介绍思路CoT方法Few-shotCoTCoTPrompt设计CoT投票式CoT-自洽性（Self-consistency）使用复杂的CoT自动构建CoTCoT中示例顺序的影响Zero-shotCoT

大鹏的NLP博客·2023-11-27 14:45

论文阅读：《Revisiting Mid-Level Patterns for Distant-Domain Few-Shot Recognition》

本人终于来更新论文阅读啦！老样子还是小样本跨域论文这篇针对的是远域了。论文名称：《RevisitingMid-LevelPatternsforDistant-DomainFew-ShotRecognition》论文地址：https://arxiv.org/abs/2008.03128本篇文章只记录个人阅读论文的笔记，具体翻译、代码等不展开，详细可见上述的链接.Background1.强假设：Exi

LiBiscuit·2023-11-27 04:49

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection

我们给出以下四个分类标准：1.学习方法元学习：元学习是一种学习范式，旨在教模型如何快速学习新任务。在小样本学习的背景下，元学习算法在各种任务上进行训练，每个任务只有少数示例。这允许模型学习如何调整其学习过程以适应新任务，即使这些任务与它以前见过的任务非常不同。数据增强：数据增强是一种通过对现有数据应用转换来生成新训练数据的技术。这对于小样本学习来说可以是一种有用的技术，因为它可以帮助增加可用训练数

结构化文摘·2023-11-26 19:33

CADA-VAE论文阅读笔记

文中涉及的概念Few-shotlearning每个类只有很少的可见例子（一般小于10），训练一个模型对其分类。

Gary_Liu·2023-11-26 18:52

17ASAP如何更好地改进少样本提示：在LLMs的prompt中添加语义信息，来提高代码摘要生成+代码补全任务的性能。CodeSearchNet数据集【网安AIGC专题11.7】

ImprovingFew-shotPromptswithRelevantStaticAnalysisProducts写在最前面论文名片未来论文的思考背景LLMinSE预训练语言模型在软件工程中的应用和发展趋势few-shotlearningPromptEngineering

是Yu欸·2023-11-25 06:01

什么是Few-shot Learning

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

一位学有余力的同学·2023-11-24 17:57

Toolformer论文阅读笔记（简略版）

文章目录引言方法限制结论引言大语言模型在zero-shot和few-shot情况下，在很多下游任务中取得了很好的结果。

北岛寒沫·2023-11-21 07:54

（2022，MoCA）Few-shot 图像生成的原型记忆（Prototype Memory）和注意力机制

EDPJ·2023-11-20 12:43

Attentron：few-shot text-to-Speech Utilizing Attemtio-based Variabl-length Embedding论文阅读

摘要：提出attentron，一个少样本的语音合成模型用于克隆在训练过程中未出现的说话人的声音。这里引入了两个用于不同目的的特殊编码器。一个微调的编码器通过注意力机制来提取变长的风格信息，一个粗调的编码器用于提高语音合成的稳定性，避免了在合成未见过说话人的语音时产生胡言乱语。此外，模型还能扩展到任意长度的参考音频以此来改善合成语音的质量。关键词：少样本，语音合成，多说话人模型，说话人编码介绍少样本

JanettaC·2023-11-20 07:35

什么是zero-shot, one-shot和few-shot Learning

Zero-shotlearning--零样本学习任务定义：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。Zero-shotlearning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

nocol.·2023-11-17 12:19

Dual-awareness Attention for Few-Shot Object Detection

ShouldILookattheHeadortheTail?Dual-awarenessAttentionforFew-ShotObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/pdf/2102.12152.pdfIntroduction现有的少样本目标检测存在的问题：全局池化会导致严重的空间信息损失。基于卷积的注意力对于分布变化的目标之间关系的建模不够有效，会导致空间失

没拖拉机的斯基·2023-11-15 18:54

小样本学习在图像识别中的挑战与突破

小样本学习（Few-ShotLearning）是一种机器学习方法，旨在从很少的样本中学习并做出准确的预测。在图像识别领域，小样本学习面临一些挑战，同时也涌现出一些突破性的解决方法。

matlabgoodboy·2023-11-15 12:38

python枚举的用法示例

fromenumimportEnumclassCheckResult(Enum):success_running='hehe'success_non_running='haha'error_ping_='ping错了'error_ssh='ssh不行'error_few

潇洒哥Kahn·2023-11-15 04:10

小样本目标检测(Few-Shot Object Detection)综述

目前也有一些想法,但是具体能不能实现还要在做的过程中慢慢评估和实现.写文的主要目的还是记录,避免重复劳动,我想用尽量简洁的语言把问题的关键描述出来,这样在我需要复习的时候也能快速回忆工作小样本目标检测-Few-ShotObjectDetection-FSO

NXU、辉·2023-11-13 04:29

【R cpp Error系列】error: too few arguments to function ‘double fun_dG(double, int)‘

目录一、报错二、原因三、解决方案：一、报错error:toofewargumentstofunction'doublefun_dG(double,int)'二、原因在调用函数的时候传实际参数没有与函数定义中的形式参数没有相对应，这就使出现这种bug的问题所在。三、解决方案：将实际参数与形式参数类型个数相对应，当然参数名并不一定要相同。参考：toofewargumentstofunction（如何解

饮食有度的元气少女·2023-11-12 22:40

【PHP】【Too few arguments to function Firebase\JWT\JWT::encode()。。。。。。。】

1.安装jwtcomposerrequirefirebase/php-jwtuseFirebase\JWT\JWT;publicfunctionhello($name='ThinkPHP5'){$secret_key="YOUR_SECRET_KEY";$issuer_claim="THE_ISSUER";$audience_claim="THE_AUDIENCE";$issuedat_claim

墨苒孤·2023-11-07 04:12

《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》

一、Introduction深度学习模型在视觉识别任务中取得了巨大的成功。然而，这些监督学习模型需要大量的标记数据和许多迭代来训练它们大量的参数。由于标注成本的原因，这严重限制了它们对新类的可拓展性，但从根本上限制了它们对新出现的或是很少出现的类的适用性。在这些类别中，大量注释的图像可能根本不存在。相比之下，人类在几乎没有直接监督或根本没有监督的情况下却非常擅长识别物体，例如小样本学习或零样本学习

Lucifer_75d2·2023-11-06 18:04

LangChain+LLM实战---实用Prompt工程讲解

讲清楚了我们常常听到的一些名词的具体意思，包括zero-shot、few-shot、微调、对齐、指令、角色扮演等等。文章主要目的是为了让大家可以通过prompt工程来提高

lichunericli·2023-11-05 17:53

META-LEARNING WITH ATTENTION FOR IMPROVED FEW-SHOT LEARNING论文笔记

好久没看到这么好的论文了,这才是论文嘛~普林斯顿大学的ZejiangHou(没找到中文名可能是侯泽江?)论文主要就是在MAML的基础上添加了三个部分,一个是和L2F类似的用额外网络通过输入中间变量或梯度信息计算一个权重来动态调整模型参数达到task-specific的效果,另一个是一种特殊线性分类器构造方法用于作分类器,最后一个是在inner_loop中按无监督手段把queryset里数据视为无标

李耕_嘿嘿嘿黑龙江哈哈哈哈尔滨·2023-11-05 07:37

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。

Tsukinousag·2023-11-03 00:37

Meta-learning algorithms for Few-Shot Computer Vision论文解读（一）

Meta-learningalgorithmsforFew-ShotComputerVision论文解读一小样本分类算法元学习范式元学习算法基于梯度的元学习度量学习的元学习方法小样本分类数据集小样本检测参考文献篇幅所限，本篇只整理了文章的前两部分，最后一部分作者的贡献稍后更新由于是综述性质文章，所以大部分是直接翻译，不通顺内容大多按照我的理解重写过，但是可能仍存在一些小的翻译问题，建议对照原文学习

海南1506·2023-11-02 14:05

Optimization as a model for few-shot learning||论文阅读

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介绍：对Few-shotlearning

TBYourHero·2023-10-31 18:14

【Few-Shot Segmentation论文阅读笔记】Part-aware prototype for few-shot semantic Segmentation, ECCV, 2020

Abstract问题：现有Few-shotsegmentation方法的缺点包括：只能处理有限的问题：one-wayfew-shotsegmentation,比较难向multi-way进行扩展Singleprototype

RaymondLove~·2023-10-31 17:06

【Code pratice】—— 大数乘法

10−07Last\color{33CCFF}{Last}Lastnight\color{33CCFF}{night}nighta\color{33CCFF}{a}afew\color{33CCFF}{few

Ltd Pikashu·2023-10-28 22:20

小样本学习论文总结（few-shot learning）

2015Koch,Gregory,RichardZemel,andRuslanSalakhutdinov."Siameseneuralnetworksforone-shotimagerecognition."ICMLDeepLearningWorkshop.Vol.2.2015.[paper]2016Ravi,Sachin,andHugoLarochelle."Optimizationasamod

亨利庞加莱·2023-10-28 17:54

解密Prompt系列11. 小模型也能COT-先天不足后天来补

但是在思维链基础和进阶玩法中反复提到不论是few-shot还是zero-shot的思维链能力似乎都是100B左右的大模型才有的涌现能力，而在小模型上使用COT甚至会带来准确率的下降。

毕业_设计·2023-10-28 00:08

Specializing Smaller Language Models towards Multi-Step Reasoning论文精读

0Abstract普遍认为，LLM涌现出来的few-shotlearning能力是超大参数模型独有的（>100B）【emergentabilities】；作者认为，小模型（100B）蒸馏下来【GPT3.5

别码了W哥·2023-10-28 00:36

Prompt

Usedelimitersprinciple1-Askforstructuredoutputprinciple1-Checkwhetherconditionsaresatisfiedprinciple1-Few-shotpromptingprinciple2

右边是我女神·2023-10-27 22:32

TableGPT

TableGPT摘要介绍背景方式TableGPT:Few-shotTable-to-TextGenerationwithTableStructureReconstructionandContentMatching

cx_0401·2023-10-27 10:39

Prototype-CNN for Few-Shot Object Detection in Remote Sensing Images论文理解

代码：https://github.com/Ybowei/P-CNN目录1.研究背景2.基本概念--Few-ShotObjectDetection3.研究方法PLN--原型学习网络P-GRPN--原型引导的区域生成网络

小仝爱吃肥牛·2023-10-27 07:40

Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection

DenseRelationDistillationwithContext-awareAggregationforFew-ShotObjectDetectionHanzheHu1,ShuaiBai2,AoxueLi1,JinshiCui1,LiweiWang11KeyLaboratoryofMachinePerception(MOE),SchoolofEECS,PekingUniversity北京大

bieliwuguiqi·2023-10-27 07:59

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

DenseRelationDistillationwithContext-awareAggregationforFew-ShotObjectDetection提出背景方法解读Few-Shot目标检测框架

一颗磐石·2023-10-27 07:28

论文阅读《Accurate Few-shot Object Detection with Support-Query Mutual Guidance and Hybrid Loss》

Background＆Motivation文中将Few-shot学习分为两类：metric-based和optimization-based，后者是元学习的方法。

不说话装高手H·2023-10-27 07:57

论文阅读 - MetaTroll: Few-shot Detection of State-Sponsored Trolls with Transformer Adapters

https://arxiv.org/pdf/2303.07354.pdf目录摘要1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.1Trolldetection2.2Meta-learning2.3Few-shottextclassification3PROBLEMSTATEMENT4APPROACH4.1StageOneTraining4.2StageTwoTraining4.3Sta

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:18

SpanProto: A Two-stage Span-based Prototypical Network forFew-shot Named Entity Recognition

原文链接：https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.227.pdfEMNLP2022介绍问题Few-shotner之前的方法都是基于对token进行分类，忽略了实体边界的信息

pepsi_w·2023-10-26 20:42

Decomposed Meta-Learning for Few-Shot Named Entity Recognition

原文链接：https://aclanthology.org/2022.findings-acl.124.pdfACL2022介绍问题目前基于span的跨度量学习（metriclearning）的方法存在一些问题：1）由于是通过枚举来生成span，因此在解码的时候需要额外处理重叠的span；2）non-entites类别的原型通常都是噪声；3）跨域时，最有用的信息就是当前领域有限的样本，之前的方法只

pepsi_w·2023-10-26 20:28

【神经网络】2021-IJCAI-从概念中学习：迈向 Few-shot Learning 的纯净记忆

2021-IJCAI-LearnfromConcepts:TowardsthePurifiedMemoryforFew-shotLearning从概念中学习：迈向Few-shotLearning的纯净记忆摘要

念啊啊啊啊丶·2023-10-26 12:31

VMware17.0安装教程(2023最新最详细)

/Win10/Win8/Win7硬件要求：[email protected]内存@4G(或更高）下载通道①百度网盘丨下载链接：https://pan.baidu.com/s/1PMCdcgQ3iVReVLJxrG6fEw

陈子迩·2023-10-23 05:07

论文阅读《Domain-Adaptive Few-Shot Learning》

Domain-AdaptiveFew-ShotLearning》论文地址：https://www.aminer.cn/pub/5e7495c591e0111c7cee13bb/domain-adaptive-few-s

LiBiscuit·2023-10-22 15:52

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