Transformer与小样本学习

1. 背景介绍

1.1 小样本学习的兴起

近年来，随着深度学习的迅猛发展，模型对数据的需求量也越来越大。然而，在许多实际应用场景中，获取大量标注数据往往成本高昂且耗时。小样本学习（Few-Shot Learning）应运而生，它旨在利用少量样本进行模型训练，并使其能够快速适应新的任务和领域。

1.2 Transformer的优势

Transformer模型因其强大的特征提取和序列建模能力，在自然语言处理领域取得了巨大成功。其核心机制是自注意力机制（Self-Attention Mechanism），它能够捕捉序列中不同位置之间的依赖关系，并有效地学习长距离依赖。

1.3 Transformer与小样本学习的结合

将Transformer应用于小样本学习，可以充分利用其强大的特征提取能力，从少量样本中学习到丰富的特征表示，从而提高模型的泛化能力。

2. 核心概念与联系

2.1 小样本学习的分类

小样本学习主要分为以下几类：

• N-way K-shot Learning: 每个类别提供N个样本，进行K次学习。
• Zero-Shot Learning: 不提供任何样本，模型需要根据语义信息进行预测。
• Meta-Learning: