元学习2之原型网络prototypical-networks for few-shot learning回顾

最新推荐文章于 2024-09-21 21:46:30 发布
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#学习 #深度学习 #计算机视觉

原型网络是一种小样本学习方法，通过计算类别的平均特征（类中心）来表示类别，提高模型对噪声的鲁棒性。算法涉及N-wayK-shot任务，使用度量如欧式距离来决定样本归属。与MatchNetworks的主要区别在于度量方式和网络结构，原型网络在one-shot和few-shot场景下表现不同。实验表明，使用余弦相似度通常能取得更好的效果。

原型网络

1.论文和代码

2.简介

小样本学习不仅仅训练和测试集的样本没有交集，类别也是没有交集的
论文一共做了两个任务：1.小样本；2. 零样本。

在这里插入图片描述

如图左边：
三种颜色代表三个类别（3-way）， c 1 , c 2 , c 3 c_1,c_2,c_3 c1​,c2​,c3​分别是三个类别的中心，用类中心表示类别的好处就是某个类别中某些数据存在一些噪声，用类中心来表示这个特征，比较robust，类中心对抗噪声的能力比单个样本生存的这个特征要强很多。
类中心（prototypes）用各类别下所有样本特征的平均值来计算的： v c = 1 ∣ S c ∣ ∑ ( x i , y i ) ∈ S c f θ ( x i ) v_c=\frac{1}{|S_c|}\sum_{(x_i,y_i)\in S_c} f_{\theta}(x_i) vc​=∣Sc​∣1​(xi​,yi​)∈Sc​∑​fθ​(xi​)
X X X为是Query set，要确定它的类别，判断它的类别需要它分别计算与 c 1 , c 2 , c 3 c_1,c_2,c_3 c1​,c2​,c3​之间的距离，哪一个距离越小，与哪个类别的相似度就越大，就归为哪一类。

基于度量的元学习，度量类别与类别之间的距离的一些指标（欧式距离或者余弦距离等）。

3.算法流程

在这里插入图片描述

3.1 名词解释及符号定义

  • episode：表示一个N-way K-shot任务，N为类别数，K为每个类别的数量。 N C N_C NC​为每个任务中类别的数量， N S + N Q N_S+N_Q NS​+NQ​每个类别样本的数量。这里就是 N C N_C NC​-way N S N_S NS​-shot N Q N_Q N
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8.13 Prototypical Networks 原型网络
炫云云
06-20 2068
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原型网络，resnet，特征度量方法
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11-09 844
具体来说，对于给定的一组支持集（support set），其中包含了一些已知类别的少量样本，原型网络会先计算每个类别的原型。然后，对于一个新的查询样本（query sample），模型会计算它与各个类别原型之间的距离，并将该样本分配给最近的原型所代表的类别。即，使用 ResNet 提取输入样本的特征，然后根据这些特征计算每个类别的原型，最后通过比较查询样本与各原型的距离来进行分类。即使面对从未见过的数据，只要这些数据与训练时遇到的数据具有相似的特征分布，模型也能做出合理的预测。ResNet（残差网络）
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最近准备写一篇利用元学习进行故障诊断的论文。从今天开始整理一些相关内容。主要讲讲，什么是原型网络，匹配网络，孪生网络。
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Prototypical networks for few-shot learning.
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这篇论文是介绍《作者公布了他的Pytorh。如果看不太懂原作者的代码话可以看一下这一个：https://github.com/orobix/Prototypical-Networks-for-Few-shot-Learning-PyTorch。
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Prototypical networks for few-shot learning 是少样本学习领域的重要研究，其核心论文《Prototypical Networks for Few - Shot Learning》提出了原型网络用于解决少样本学习问题。 原型网络的基本原理是在嵌入空间中为每个类别学习一个“原型”（prototype），这个原型是该类别所有样本嵌入向量的均值。在测试阶段，通过计算测试样本与各个类别原型之间的距离来进行分类，将测试样本分类到距离最近的原型所代表的类别中。 以下是一个简单的 PyTorch 代码示例，用于说明原型网络的基本流程： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的嵌入网络 class EmbeddingNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(EmbeddingNetwork, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 20) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(20, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 计算原型 def compute_prototypes(support_set, labels, num_classes): prototypes = [] for c in range(num_classes): class_indices = (labels == c).nonzero(as_tuple=True)[0] class_samples = support_set[class_indices] prototype = torch.mean(class_samples, dim=0) prototypes.append(prototype) return torch.stack(prototypes) # 分类函数 def classify(query_set, prototypes): distances = torch.cdist(query_set, prototypes) predictions = torch.argmin(distances, dim=1) return predictions # 初始化网络 embedding_net = EmbeddingNetwork() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(embedding_net.parameters(), lr=0.001) # 模拟数据 support_set = torch.randn(20, 10) # 20 个样本，每个样本 10 维 support_labels = torch.randint(0, 5, (20,)) # 5 个类别 query_set = torch.randn(10, 10) # 10 个查询样本 # 训练过程 for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() support_embeddings = embedding_net(support_set) prototypes = compute_prototypes(support_embeddings, support_labels, 5) query_embeddings = embedding_net(query_set) predictions = classify(query_embeddings, prototypes) # 这里假设我们有查询样本的真实标签 query_labels = torch.randint(0, 5, (10,)) loss = criterion(predictions.float(), query_labels.float()) loss.backward() optimizer.step() ```
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