Few-Shot Learning：Pretraining（预训练） + Fine Tuning

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#深度学习 #人工智能

本文介绍了如何利用预训练模型结合Fine-Tuning在小规模数据支持集中实现高精度分类。通过CosineSimilarity计算特征向量相似度，结合Softmax分类器进行预测，并详细阐述了Fine-Tuning过程中的参数更新和正则化策略。最后，重点展示了CNN预训练在Few-shot学习中的应用和效果提升。

用 pretraining (预训练) + Fine Tuning解决小样本学习。虽然这类方法很简单，但是准确率与最好的方法相当。

在大规模数据上预训练模型，在小规模数据Support Set上做Fine Tuning。

Cosine Similarity

计算两个向量的相似度

1.x和w向量长度相等都为1，cosθ等于x和w的内积，Cosine Similarity=cosθ=x与w的内积，表示x投影到w上的截距，范围是-1到1。

在这里插入图片描述

2.如果x和w的向量长度不为1，则需要归一化把长度变成1，计算Cosine Similarity的公式如下如下：

在这里插入图片描述

我们把query和Support Set中的图片都映射成特征向量，就可以比较二者在特征空间的相似度，计算两两的cosine similarity，选择相似度最高的类别作为分类结果。

Softmax Function

是一个激活函数，把一个向量映射成一个概率分布

输入k维向量Φ，将Φ中每一个元素做指数变换得到k个大于0的数，然后对结果做归一化使k个数相加等于1，把得到的k个数记为向量p，即为函数的输出

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few shotlearning简单实现方法：在大规模数据做预训练模型，然后在小规模suport set上做fine tuning。方法简单准确率高。 基础数学知识： cos函数可以判断两个向量的相似度： 长度=1时 长度=2时 softmax： few-shot leaning 做法： 1先用大数据集训练一个神经网络，来从图片提取特征（预训练模型用来提取特征，图片的模型是否使用？其他EEG数据是否可以作为大数据来作为预训练模型的数据？若用EEG数据怎么判定预训练模型进行数据.
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HFUTxyg的博客
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