【One Shot】《Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition》

最新推荐文章于 2023-02-07 19:25:37 发布
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本文深入探讨了One-Shot Learning的概念及其在深度学习中的应用，特别是通过孪生网络实现小样本精准分类的技术。介绍了如何在Keras中实现One-Shot Learning，并提供了多个资源链接，包括论文、GitHub项目和教程，帮助读者理解并实践这一前沿的机器学习技术。

 

https://blog.youkuaiyun.com/bryant_meng/article/details/80087079

参考 
【1】One Shot Learning and Siamese Networks in Keras 
【2】affine transformation matrix 仿射变换矩阵 与 OpenGL 
【3】https://github.com/sorenbouma/keras-oneshot 
【4】https://github.com/Goldesel23/Siamese-Networks-for-One-Shot-Learning 
【5】【深度神经网络 One-shot Learning】孪生网络少样本精准分类 
【6】当小样本遇上机器学习 fewshot learning 
【7】深度学习: Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning 
【8】《Matching Networks for One Shot Learning》
 

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http://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/papers/oneshot1.pdf 摘要 为机器学习应用程序学习好的特征的过程可能是非常昂贵的计算，并有证据表明，可用数据很少时比较困难。这方面的一个典型例子是one-shot learning 设置，在这种设置中，我们必须正确地做出预测，只给出每个新类的单个例子。在这篇文章中，我们探索了一种学习 Siamese神经网络的方法，它采用独特的结构来自然排序输入。一旦网络被调优，我们就可以利用强大的鉴别特性将网络的预测能力泛化，不仅针对新的数据
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one-shot learning
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### 原理 One-shot learning 是一种在仅有极少量样本（通常是一个样本）的情况下进行模型训练和预测的机器学习范式。其核心原理是通过学习一个能够有效度量样本之间相似性的特征空间，使得模型可以在仅有一个样本的情况下，仍然能够准确地对新类别进行分类或识别 [^3]。 与传统的监督学习不同，传统方法通常需要大量标注数据来训练模型，而 One-shot learning 则依赖于度量学习（Metric Learning）或元学习（Meta-Learning）策略，以学习一个能够泛化到新类别的特征表示。例如，孪生网络（Siamese Networks）或原型网络（Prototypical Networks）是常见的实现方法，它们通过对比样本之间的距离或相似性来进行分类决策 [^4]。 ### 应用 One-shot learning 在多个现实场景中具有广泛的应用价值，尤其是在数据稀缺的情况下。例如： - **图像识别**：在罕见病诊断、新物种识别等任务中，数据获取困难，One-shot learning 能够在仅有少量样本的情况下实现有效的识别能力 [^4]。 - **人脸识别**：当系统需要识别新用户但仅能提供一张照片时，One-shot learning 能够快速适应新身份。 - **自然语言处理**：在新词识别或语义匹配任务中，One-shot learning 可用于处理训练数据中未出现的新词汇或短语 [^2]。 ### 实现方法 One-shot learning 的实现通常依赖于以下几种关键技术： 1. **孪生网络（Siamese Networks）**：通过共享权重的神经网络结构，将两个输入样本映射到同一个特征空间，并计算它们的相似性。模型在训练时使用成对样本进行对比损失（Contrastive Loss）优化 [^1]。 2. **原型网络（Prototypical Networks）**：在每个训练任务中，计算每个类别的原型向量（类中心），然后通过计算查询样本与原型之间的距离来进行分类。该方法特别适用于 N-way K-shot 任务，其中 K=1 时即为 One-shot Learning [^4]。 3. **元学习（Meta-Learning）**：通过模拟 One-shot 任务进行训练，使模型具备快速适应新任务的能力。例如 MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）算法可以在少量样本下快速调整模型参数 [^3]。 以下是一个基于 PyTorch 的原型网络实现示例，用于 One-shot 分类任务： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class PrototypicalNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(PrototypicalNetwork, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size) ) def forward(self, x): return self.encoder(x) def get_prototypes(self, support_set, labels): prototypes = {} unique_labels = torch.unique(labels) for label in unique_labels: mask = (labels == label) prototypes[label.item()] = support_set[mask].mean(dim=0) return prototypes def classify(self, prototypes, query_set): predictions = [] for sample in query_set: distances = {label: F.pairwise_distance(sample.unsqueeze(0), prototype.unsqueeze(0)) for label, prototype in prototypes.items()} predicted_label = min(distances, key=lambda k: distances[k]) predictions.append(predicted_label) return predictions ``` 在该实现中，`PrototypicalNetwork` 类包含一个编码器用于提取特征，`get_prototypes` 方法用于计算支持集（support set）中各类别的原型向量，`classify` 方法通过计算查询样本与原型之间的距离来完成分类。 通过上述方法，One-shot learning 可以在有限数据条件下实现高效的模型泛化能力，为数据稀缺场景提供了解决方案 [^4]。
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