『NLP学习笔记』Few-shot Learning技术介绍

已于 2023-12-29 15:34:44 修改
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分类专栏： NLP学习笔记 文章标签： 自然语言处理 机器学习 深度学习 少样本学习 Few shot
于 2021-10-21 01:13:57 首次发布
引用请附上作者博客链接https://zhangkaifang.blog.youkuaiyun.com/，谢谢理解！
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/abc13526222160/article/details/120876817
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本文介绍了Few-shot Learning这一技术，旨在解决小样本问题。通过与传统监督学习的对比，阐述了Few-shot Learning的目标是让模型学会学习事物的异同。文章详细讨论了Support Set和Query的概念，并提到了其与Meta Learning的关系。此外，还探讨了常用的术语，如K-way和n-shot，并介绍了Omniglot和Mini-ImageNet等数据集。

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Few-shot Learning技术介绍！

文章目录

一. Few-shot Learning介绍

1.1. 例子引出

  • 给定下面左边的图片，左边2个Armadillo(犰狳 qiú yú)，右边2个Pangolin(穿山甲)，你不知道这两种动物没关系，只要你能区分它们两个就行了，你可以暂停一下，仔细看清楚它们的区别，现在给定右边一张query图片，你能判断它是Armadillo还是Pangolin吗？
  • 为什么举这个例子呢？大多数人分不清犰狳和穿山甲，但是只要看一下这4个图片，正常人都能看出query图片是属于哪个类别。既然人能做到正确的分类，那计算机能不能做到正确的分类呢？ 如果每一类都只有1到2个样本，计算机能不能做到像人一样进行分类呢？这个例子
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