小样本学习的终极解决方案！贝叶斯创新如何打败90%的传统算法？

小样本学习与贝叶斯方法的结合近年来成为人工智能领域的热点研究方向，其核心在于通过贝叶斯框架处理数据稀缺问题中的不确定性，从而提升模型的泛化能力。

例如，蒙特利尔大学Mila研究所提出的基于贝叶斯元学习的小样本关系抽取方法，利用全局关系图和随机梯度Langevin动力学优化原型向量的后验分布，显著提升了小样本任务中的性能。

此外，兰州理工大学的研究团队开发了基于大边界贝叶斯原型学习的小样本图像分类方法，通过引入变分推理和大边界分类思想，有效解决了原型偏差问题，提升了分类精度。

这些创新不仅推动了小样本学习的发展，也为贝叶斯方法在高维复杂任务中的应用提供了新思路。我整理了最新的8篇【小样本学习+贝叶斯】的创新方法，全部论文PDF版，工中号【沃的顶会】回复“小样贝叶斯”即可领取。

Accelerating Convergence in Bayesian Few-Shot Classification

 文章解析 

该论文提出了一种基于镜像下降（Mirror Descent）的变分推断方法，将其无缝集成到基于高斯过程（Gaussian Process, GP）的小样本分类中，解决了非共轭推理的挑战。

通过利用非欧几里得几何，镜像下降能够提供沿相应流形的最陡下降方向，从而加速收敛，并且对变分分布的参数化具有不变性。

 创新点 

镜像下降与变分推断的结合：将镜像下降引入GP的小样本分类中，将非共轭推理转化为具有共轭计算的优化问题。

加速收敛：镜像下降通过提供最陡下降方向，显著提高了内循环和外循环的收敛速度。

参数化不变性：镜像下降对变分分布的参数化具有不变性，这意味着其收敛速度不依赖于参数化的选择。

 研究方法 

双层优化框架：采用双层优化框架，内循环通过变分推断估计每个任务的潜在函数后验分布，外循环则更新高斯过程核的超参数。

镜像下降的应用：在内循环中使用镜像下降进行优化，而不是传统的梯度下降，从而加速收敛。

实验验证：通过实验验证了所提方法在标准小样本分类基准上的性能，包括1-shot和5-shot场景。

 研究结论 

性能提升：实验结果表明，所提方法在分类准确性和不确定性量化方面具有竞争力，并且比基线模型更快地收敛。

超参数影响：研究了不同超参数设置下的鲁棒性，包括内循环步长、不同核函数和内循环步数。

Bayesian Exploration of Pre-trained Models for Low-shot Image Classification

 文章解析 

该论文提出了一种基于贝叶斯方法的预训练模型集成框架，用于低样本图像分类任务。

论文的核心在于如何有效地整合不同的预训练模型（如CLIP）以及其他预训练模型的知识，以提升小样本分类的性能。

 创新点 

贝叶斯模型集成框架：提出了一种基于高斯过程的贝叶斯模型集成框架，通过指定均值函数和核函数，将CLIP和其他预训练模型的知识进行整合。

直接回归分类标签：通过直接回归分类标签，该框架能够进行解析推断、直接量化不确定性，并进行有原则的超参数调整。

灵活整合预训练模型：该方法不仅能够利用CLIP，还可以灵活整合其他预训练模型，弥补了现有CLIP基础方法的不足。

 研究方法 

高斯过程回归：利用高斯过程回归直接对分类标签进行建模，通过贝叶斯推断来量化不确定性。

预训练模型集成：通过组合不同的预训练模型，构建了一个强大的核函数，用于捕捉图像特征。

实验验证：在标准基准数据集上进行了广泛的实验，验证了该方法在预测性能上的优势。

 研究结论 

性能提升：该方法在低样本图像分类任务上表现优异，与现有的竞争性集成基线相比，预测性能有显著提升。

不确定性量化：该框架能够提供高质量的不确定性估计，有助于在分布外数据集上评估模型的鲁棒性。

模型校准：尽管依赖于标签回归，但该方法在模型校准方面优于大多数确定性基线。