小样本学习概述

最新推荐文章于 2025-04-02 21:17:02 发布

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分类专栏：大模型文章标签：学习人工智能小样本学习大模型

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3.1 元学习（Meta-Learning）

3.2 数据增强与生成模型

3.3 度量学习

3.4 迁移学习

在传统监督学习范式中，模型需要大量标注数据才能达到理想性能。然而，在许多现实场景中（如医疗影像分析、稀有物种识别、历史文本分类等），标注数据极度稀缺。小样本学习（Few-Shot Learning, FSL）旨在解决这一问题，其核心目标是通过少量标注样本（通常为 1-5 个）训练模型，使其能够对新类别进行有效分类或回归。本文将深入探讨小样本监督学习的核心原理、数学模型及前沿方法。小样本监督学习通过元学习、生成模型、度量学习等技术，突破了传统监督学习对大规模数据的依赖。随着理论研究的深入和计算能力的提升，其在医疗、金融、智能制造等领域的应用将更加广泛。

1.监督学习的基础框架

监督学习是机器学习的核心范式之一，其核心目标是通过有标签数据（Labeled Data）构建一个输入到输出的映射函数f:X→Y。在监督学习中，数据样本由特征向量x∈X和对应的标签y∈Y组成，模型通过优化目标函数（如损失函数）来拟合数据中的潜在规律。监督学习的典型任务包括分类（Classification）、回归（Regression）、序列预测（Sequence Prediction）等。

监督学习与其他学习范式的对比

1.1 经验风险最小化

1.2 过拟合与偏差-方差权衡

小样本场景下，模型容易陷入过拟合，表现为训练误差低但泛化能力差。根据偏差 - 方差分解：

小样本导致方差项显著增大，需通过正则化、数据增强等手段控制。

2.小样本学习的核心挑战

对于无限假设空间（如深度神经网络），需用VC维或Rademacher复杂度替代∣H∣。小样本条件下，该不等式右端项可能远大于可用样本数，导致学习不可行。少量样本难以覆盖特征空间的多样性，使得最近邻、支持向量机等基于局部相似性的方法性能下降。

另外一方面，在小样本条件下，模型参数与样本数量的比例失衡引发记忆效应。实验表明，当样本量低于模型容量的1/1000时，深度神经网络会优先记忆噪声而非学习数据本质特征。例如在 5-shot图像分类任务中，ResNet-50模型可能将背景纹理误判为类别区分特征，导致测试集准确率下降20-30%。这种过拟合现象可通过偏差 - 方差分解解释：当样本量不足时，模型方差项主导泛化误差，使模型对训练数据的微小扰动极度敏感。

现有小样本学习方法在域迁移场景中表现出显著局限性。以跨模态医学影像诊断为例，基于 MRI 训练的模型在迁移至 CT 影像时，诊断准确率可能骤降 40% 以上。这种性能衰减源于分布偏移（Distribution Shift）问题，具体表现为：

1.特征空间错位：不同模态数据的底层特征分布存在显著差异；

2.标签空间歧义：同一语义标签在不同模态中的表现形式不同；

3.概念漂移：数据分布随时间或采集设备变化。