元学习之孪生网络Siamese Network

原创 于 2025-02-14 23:16:14 发布
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#学习 #ai #迁移学习 #python #pytorch

        简介：元学习是一种思想，一般以神经网络作为特征嵌入的工具，实现对数据特征的提取，然后通过构造某种指标以引导优化器对模型参数进行优化。而最小化距离是最常见的学习目标，这就是熟知的度量学习，度量学习里面经典的训练范式就是孪生网络。

1、小样本学习

        小样本学习是指用于训练的数据很少，以分类任务为例，minist数据一共有10个类别，每个类别差不多有几百张图片，传统的训练方式是一股脑的把所有训练集数据给端到端模型进行训练，得到一个模型，然后在测试集上测试。

        在小样本学习当中，每个类别仅能够使用很少的图片，比如10个类别每个类别使用5张图片，则称为10ways-5shots，10个类别每个类别使用2张图片，则称为10ways-2shots。在这么少的数据情况下，一般的端到端模型肯定学不到东西，导致效果变差。

        那么换个思路，让神经网络生成表征即可，但是得按照我的思路进行生成，思路就是你神经网络生成的样本表征需要满足下面的条件：相同的图片表征距离尽量靠近、不相同的图片表征距离尽量原理，然后构造一个自定义损失函数，进行训练即可。

        可以看到，度量学习本质上就是在神经网络后面添加一个额外的网络层，这个网络层对神经网络的输出表征进行处理，输出一个度量值

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