zero/few shot learning

最新推荐文章于 2025-01-21 11:25:01 发布
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本文探讨了零次学习(zero-shot learning)与小样本学习(few-shot learning)的基本概念，介绍了这两种学习方法如何在有限的数据集上进行高效的学习与预测。
开源模型应用落地-qwen模型小试-Zero/One/Few Shot-进阶篇（九）
以微薄之力，予他人些许温暖.
03-20 2261
理解何为Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot，以及如何正确使用
FewShot Learning 原理与代码实例讲解
AI架构师小马
06-18 1253
1. 背景介绍 在当今的人工智能领域，Few-Shot Learning（少样本学习）作为一种新兴的技术，正逐渐受到广泛的关注。Few-Shot Learning 的目标是在只有少量样本的情况下，学习到新的概念和模式，并能够进行准确的预测和分类。这对于许多实际应用场景来说，具有重要的意义，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。本文将深入探讨 Few
Sparse Spatial Transformers for Few-Shot Learning
Black的博客
07-04 944
一篇将transformer结构融入到小样本学习中的论文
【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用
weixin_41645791的博客
11-27 6327
Zero-shot 学习指模型仅通过任务描述（Task Description）理解任务，并在没有任何示例的情况下预测输出结果。它完全依赖于预训练阶段中学习到的通用知识，不需要针对具体任务的额外数据。
Zero-shot、One-shot、Few-shot 三种学习方法的理解
liguiyuan的博客
09-24 6060
在AI模型学习方法中，Zero-shot、One-shot、Few-shot 学习是处理情形的几种重要方法，主要用于解决训练数据少、导致模型泛化能力差的问题。
大模型中的ZeroShot、OneShot、FewShot 概念理解
chunmiao3032的专栏
04-16 1万+
相反，你可以让模型基于一些高级的描述（例如，动物的名字和它们的特点）来识别动物。这种方法更像是传统软件开发中的样本学习，但仍然非常高效，因为模型只需要很少的样本就能做出推断。类比解释：就像你给一个聪明的助手一些动物的定义，但没有给他看任何图片，他就能根据这些定义识别出他之前从未见过的动物。类比解释：就像你给助手看了几只不同品种的猫的图片，虽然数量不多，但他通过这些有限的样本学会了识别各种各样的猫。类比解释：这就像你给助手看了一张猫的图片，他就能够记住猫的样子，并且以后能够识别出其他的猫。
【计算机视觉】Zero-shot, One-shot和Few-shot的理解
热门推荐
wzk4869的博客
03-09 2万+
【计算机视觉】Zero-shot, One-shot和Few-shot的理解
Zero-shot, One-shot和Few-shot的理解
qq_25438419的博客
01-21 1008
meta就是描述数据的数据。比如照片，我们看到的是它呈现出来的数据， 即Data，但它还含有许多描述它拍摄参数的数据，比如光圈、快门速度、相机品牌等，即Meta。机器学习模型一般要求训练集样本量足够大，才能取得不错的预测效果。但对于人来说却不需要，对于一个从没有见过小猫和小狗的小朋友来说，给他几张照片他就能轻松的学会如何分辨两只动物。如果一个人已经掌握了如何骑自行车，那么学习如何骑摩托车对他来说会非常轻松。我们能否设计一个模型，让模型仅从一点点训练样本就能学会新的“知识”呢？即让模型“自己学会去学习”
Fewshot Learning原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
05-22 600
深度学习近年来取得了巨大的成功，然而，它仍然存在一些局限性，其中最突出的一个问题是需要大量的标注数据才能训练出有效的模型。在许多实际应用场景中，获取大量的标注数据往往是昂贵且耗时的。例如，在医疗影像诊断、药物研发等领域，标注数据需要由专业的医生或研究人员进行，这使得获取大量标注数据变得非常困难。FewShot Learning 作为机器学习领域的前沿技术，展现出了巨大的潜力和应用前景。
小样本学习下的Transformer：基于谱聚类层和标签代理学习
Paper weekly
06-06 3317
©作者 | 知乎用户Alicia研究方向 | 小样本学习论文标题：Attribute Surrogates Learning and Spectral Tokens Pooling in Transformers for few-shot learning论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.09064.pdf代码链接：https://githu...
【有啥问啥】深度学习任务中的 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 是什么？
Chauvin的博客
08-02 3602
Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 学习是处理数据稀缺问题的有效策略。在计算机视觉领域，它们为不同的数据场景提供了灵活的解决方案。Zero-shot 学习依赖于语义描述和先验知识，One-shot 学习依赖于度量学习和生成模型，而 Few-shot 学习则利用数据增强和模型正则化技术。通过了解这些方法的原理和应用场景，我们可以更好地设计和优化深度学习模型。
[小样本语义分割]Few-Shot Segmentation via Cycle-Consistent Transformer
qq_38932073的博客
06-30 4413
基于循环一致Transformer的Few-Shot分割 论文地址 摘要 Few Shot分割的目的是训练一种能够快速适应样本较少的新类别的分割模型。传统的训练范式是促使模型学习根据支持图像的特征对查询图像进行预测的能力。以前的方法通常只利用支持图像的语义级原型作为条件信息，但这些方法不能利用所有像素级支持信息来进行查询预测，而这对于分割任务通常是非常重要的。在本文中，我们着重于利用支持图像和查询图像之间的像素级关系来促进Few-Shot语义分割任务。我们设计了一个新颖的循环一致Transformer模块（
[FSOD][笔记]Context-Transformer: Tackling Object Confusion for Few-Shot Detection（AAAI 2020）
Melody
10-28 1325
论文题目： Context-Transformer: Tackling Object Confusion for Few-Shot Detection 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.07304.pdf 简介 本文讨论了如何将迁移学习用在小样本目标检测任务上。若使用迁移学习，通常的做法是使用target-domain的数据对source-domain的检测器进行微调。但是由于小样本任务中，target-domain的数据非常少，会导致检测器分类失败。为了解决这个问题，作者.
Temporal-Relational CrossTransformers for Few-Shot Action Recognition
weixin_42486554的博客
04-01 3719
这篇文章用到了transformer来对视频帧进行时序信息探索，网络结构是基于原型网络进行改进的，代码已开源。 paper: https://arxiv.org/abs/2101.06184 code: https://github.com/tobyperrett/trx Motivation 在该文章之前，小样本学习方法都是将query视频和support集视频中最好的 视频相比，或是和所有视频匹配，最后取平均。该方法带来的问题是，同一个动作不同的视频有着不同的长度和速度，因此此种匹配方式不太符合视频的
论文笔记|ECCV2022：Self-Promoted Supervision for Few-Shot Transformer
Bluebro的博客
04-06 1971
这篇论文在2022年发表在ECCV上，论文的题目是用于小样本Transformer的self-promoted supervision（自我推荐监督）。 文章提出了一种新的ViTs的小样本训练框架，即self-promoted supervision（SUN），它的核心是通过密集的特定位置的监督来快速准确地学习patch tokens地依赖关系，解决Transfomrer较差归纳偏置的问题。
Self-Promoted Supervision for Few-Shot Transformer
weixin_50917576的博客
05-16 646
vision transformers(ViTs)的少样本学习能力虽然被广泛关注，但很少被研究。在这项工作中，我们通过经验发现，在相同的少样本学习框架(例如MetaBaseline)中，用ViT模型代替广泛使用的CNN特征提取器通常会严重损害少样本分类性能。此外，我们的实证研究表明，在没有归纳偏差的情况下，vit通常在只有少数标记训练数据可用的few-shot学习机制下学习低质量令牌依赖关系，这在很大程度上导致了上述性能下降。为了缓解这一问题，我们首次提出了一个简单而有效的vit训练框架，即自我促进式监督。
few-shot-transformer项目中的I3D模型的预训练权重导入（基于K-400训练的）
qq_39483052的博客
05-31 1545
few-shot-transformer这个项目中首先要将视频帧送入到I3D中进行特征提取，然后再把这些特征输入到后续网络。 但是论文作者并没有在github项目中提供这个I3D的预训练模型，所以需要我们自己去找。然而I3D官方的github代码是基于TensorFlow写的，MMaction2框架中的I3D权重和本论文中的模型又不匹配，所以很难搞哦，I3D模型一直加载不上。 所幸，我找到了这个人的github，他提供的I3D预训练权重与本论文的I3D模型完全契合。 网址是：https://github.c
Zero-Shot跨语态抽取式文摘
爱吃火锅的博客
05-05 1530
前言 抽取式摘要可谓是一项很常见的NLP任务，但是由于缺乏训练语料使得这项任务比较难进行train，可是我们知道英文的相关数据集其实很多，于是可以通过跨语态的技术来辅助目标语言的抽取摘要学习。即利用英语的数据集作为监督信息来对齐学习目标语言，进而达到目标语言的监督学习。 今天来介绍的这篇就是解决这个问题的，一起来看下吧~ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.13512v1.pdf 方法 既然想利用跨语态，那其实首先要解决的就是怎么对齐语种。作者这里借助了两个常见的方法：
zero_shot / few_shot / cot，具体解释一下
最新发布
04-28
嗯，用户现在想了解zero-shot learning、few-shot learning和chain-of-thought（COT）在机器学习和大模型中的具体定义与应用场景。首先，我需要回顾一下这些概念的基本定义，然后明确它们的区别，以及各自的应用场景...
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