小样本学习

最新推荐文章于 2025-06-11 12:06:04 发布
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文章标签： 人工智能
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JL_Jessie
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PyTorch深度学习实战（39）——小样本学习(Few-shot Learning)
盼小辉丶的博客
03-18 8097
小样本学习 (Few-shot Learning) 旨在解决在训练集中只有很少样本的情况下进行分类和推理的问题。在小样本学习中，我们希望通过利用已有的少量样本和先验知识来进行泛化，以便在面对新的、未见过的类别时能够做出准确的预测。这就要求模型能够从有限的训练样本中提取出有用的信息，并能够将这些信息应用到新类别的样本中去。在本节中，将介绍孪生、原型和关系网络的原理，并使用 PyTorch 实现孪生网络。
小样本学习概述
热门推荐
DwD-的博客
12-09 3万+
目录 前言 小样本学习存在的意义？ 什么是小样本学习？ 小样本学习的方法有哪些？ 结语 前言 小样本学习（Few-Shot Learning）是近几年兴起的一个研究领域，小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务。 小样本学习存在的意义？ 近些年，以深度卷积神经网络为代表的深度学习方法在各类机器学习任务上取得了优异的成绩——很多任务上已经超越了人类表现。狂欢背后，危机四伏。因为这些深度学习方法work的关键之一是海量标注数据的支持。 但是在工业界，很多时候难以获得海量的训练数据，更.
小样本学习综述
逸乡
04-02 9724
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-73CC3JqnM7wxEqIWCejWQ 问题定义 人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体，比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。在人类的快速学习能力的启发下，研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习，这就是 Few-sh...
小样本学习+多模态
ss20211121的博客
09-12 2959
小样本学习和多模态学习的结合是一种前沿的研究方向，主要作用是在利用少量的训练数据来学习多个模态（如文本、图像、音频、视频等）之间的关系或进行跨模态的任务。通过这种结合，模型能够在极少的样本情况下，从不同类型的数据中提取有效信息，并进行推理和预测。
零样本、单样本和小样本学习
chen的博客
08-05 1950
零样本、单样本和小样本学习为解决数据稀缺问题提供了不同的策略。通过实际案例，我们可以看到这些学习范式在各种应用中的巨大潜力。
究竟什么是小样本学习？
mango_july的博客
06-18 2135
本文介绍了究竟什么是小样本学习，以图像分类为例，写的有些乱，可以去其中的视频查看究竟是怎么回事
小样本学习入门指南：以图像识别为例
kanhao100的博客
03-18 1897
在人工智能的世界里，我们常常听说深度学习模型需要"吃"大量数据才能表现良好。但想象一下，人类只需看几张猫的照片，就能轻松识别出各种不同姿态、颜色和品种的猫。这种"举一反三"的能力，正是小样本学习(Few-Shot Learning)要赋予AI的核心能力。 什么是小样本学习？ 小样本学习是指让模型在极少量的标记样本(通常每类只有1-5个样本)条件下，学会识别新类别的能力。与传统深度学习需要成千上万的样本不同，小样本学习更接近人类的学习方式。 举个简单的例子：假设你从未见过考拉，但看了几张考拉的照片后，你就
【小样本基础】小样本学习方法总结：模型微调、数据增强、迁移学习
vector的博客
02-24 1万+
目录一、基于模型微调的小样本学习二、基于数据增强的小样本学习1.基于无标签数据的方法2.基于数据合成的方法3.基于特征增强的方法三、基于迁移学习的小样本学习1.基于度量学习的方法2.基于元学习的方法3.基于图神经网络的方法四、数据集与实验五、总结 一、基于模型微调的小样本学习 二、基于数据增强的小样本学习 1.基于无标签数据的方法 2.基于数据合成的方法 3.基于特征增强的方法 三、基于迁移学习的小样本学习 1.基于度量学习的方法 2.基于元学习的方法 3.基于图神经网络的方法 在图神经网络里,每一个..
小样本学习介绍（超详细）
s_m_c的博客
01-04 9774
当我开始接触“小样本”这个术语的时候，给我的第一感觉就是他的数据集很小（这也是我入坑小样本学习最开始的原因，以为炼丹不需要太久），相信很多人有个同样的感觉，但是事实上并不是这样的，在我将小样本学习这一方向介绍给自己的同门或者其他同学的过程中，我发现很多人也都对小样本有着同样的误解。实际上，小样本的“小”并不是体现在数据集上。相反，小样本的数据集是很大的，比如常用的mini-imagenet有6万张图片，更大的tiered-ImageNet有779165张图片，所以说数据集并不小。
小样本学习研究综述（发表自软件学报）
12-05
小样本学习旨在通过少量样本学习到解决问题的模型.近年来在大数据训练模型的趋势下，机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中，样本量很少或者标注样本很少，而对大量无标签样本...
yolo模型精度提升策略
qq_47798402的博客
06-09 521
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 375
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 157
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
简繁体智能翻译软件
weixin_62784879的博客
06-09 324
以常见物品为例：内地称\"创口贴\"，香港称\"胶布\"，台湾称\"OK绷\"；汽车品牌\"奔驰\"在香港译作\"平治\"、台湾译作\"宾士\"，这类词汇差异需要额外认知成本。该工具内置智能词库系统，能自动识别并转换具有地区特色的用词表达，实现内地、香港、台湾三地语言习惯的精准转换。针对台湾地区使用的注音符号（如ㄅㄆㄇㄈ）及网络流行的火星文等特殊文字形式，提供对应的转换方案。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
06-11 707
在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
大模型Transformer触顶带来的“热潮退去”，稀疏注意力架构创新或是未来
最新发布
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
06-11 1098
大模型狂欢落幕，硬核创新登场！Transformer逼近能力天花板，Agent应用成落地新大陆，而架构层正孕育颠覆性突破。中国团队在云端与终端双轨并进，用稀疏注意力、端侧推理优化打开效率魔盒。告别内卷式数据堆砌，迎接深水区技术创新——这一篇，看懂AI未来十年胜负手！
（五）动手学深度学习计算：从数学原理到高效实现的全流程指南
hanyuge的专栏
06-08 619
在实际应用中，我们常常需要自定义层和块来实现特定的功能。PyTorch提供了灵活的API来创建自定义层和块。无参数层：实现不包含可学习参数的层，如激活函数层。return torch.sigmoid(x) # 示例：Sigmoid激活函数含参数层：实现包含可学习参数的层，如自定义的全连接层。组合层：将多个层组合成一个块，实现复杂的功能。return x层是深度学习模型的基本构建块，执行特定的计算任务。块是由多个层组成的模块，提高代码的可读性和可维护性。
张长水教授讲解小样本学习原理与应用
资源摘要信息: "小样本学习视频-清华张长水老师" 知识点： 1. 小样本学习概念：小样本学习（Few-Shot Learning，FSL）是机器学习领域的一个重要分支，旨在解决传统机器学习和深度学习方法中“学习能力”与“数据...
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