TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning

最新推荐文章于 2021-09-28 08:59:28 发布
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文章的主要贡献

  • metric scaling 在将距离d输入到softmax层之前，乘以一个系数α\alphaα，这样使得余弦和欧式距离区分度不那么明显，也使得模型的适应性更强；文中将α\alphaα分为两种情况讨论：即α→0\alpha\to0
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TADAM:Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning
Glen_Liu
11-17 3903
本文基于度量学习，发现简单的度量尺度会完全改变少样本学习参数更新的本质，同时提出了一个简单且有效的任务依赖的度量空间学习方法，可以根据不同的任务进行特征提取。通过度量缩放的方式，作者将余弦相似度与欧拉距离在少样本学习上的差距缩小了10%，也就是说度量的选择没有那么重要。另外，还提出了辅助任务协同训练，使得具有任务依赖性的特征提取更容易训练，并且具有很好的泛化能力 背景 考虑episodic形式的K...
TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning阅读笔记
a101330107的博客
01-25 3173
人类通过看少数样例甚至是一个样例后，就可以学会识别从未见过的新类别，当然我们希望机器也可以具备这样的能力，所以近些年few-shot learning得到了广泛的关注，它的目标可以概括为构建一个可以从少量标记数据中进行归纳的模型。这里我们举个例子来描述小样本算法中的一个经典任务。在5-way 5-shot任务中，我们有25张图片做为support set，其中包含5张猫类照片，5张狗类张片，5张人...
论文阅读笔记《TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning》
深视
06-09 3070
核心思想   本文在基于度量学习的小样本算法的基础上提出了几点改进方案：度量放缩（Metric Scaling），任务条件（Task Conditioning）以及辅助任务合作训练（Auxiliary task co-training）。首先，对于度量函数d(z,ck)d(z,c_k)d(z,ck​)增加一个放缩系数α\alphaα，使得分类概率p(y=k∣x)=softmax(−αd(z,ck))p(y=k|x)=softmax(-\alpha d(z,c_k))p(y=k∣x)=softmax(−αd(
TADAM：task dependent adaptive metirc for improve few-shot learning论文解读
weixin_43316934的博客
06-19 969
本文为对TADAM的算法讲解和自己的理解 TADAM的贡献为以下三点： （1）、提出了度量的缩放（metric scaling），文章认为度量函数和损失函数之间有某种关系，通过对距离的缩放，能够减小不同度量函数之间的差距，比如余弦距离和欧式距离。 （2）、提出和任务相关(task conditioning)的嵌入模块，灵感来自于FILM （3）、提出了协同训练(co-train)作为辅助训练的手段。 文章的立足点在于，认为嵌入模块，度量函数，损失函数之间存在某种关系。对于特定的任务，这三者的关系是一定的，揭
TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning||论文阅读
VIEO
06-05 1077
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 文章介绍：https://www.colabug.com/3795964.html 这篇文章的idea是在一般metric based few...
Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning
weixin_38654615的博客
01-08 1996
Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 论文地址：paper 这篇概述很简洁：简介的论文解读 一、 摘要 机器学习在有大量数据支撑的时候的效果很好，但是数据量很少的时候效果很差了。Few shot learning 是针对于这个问题场景下提出的解决办法，他可以迅速自适应到一个新的任务中去。FSL的核心问题是unreliable empirical risk minimizer，基于如何利用先验知识来解决问题，我们可以把
五大CV顶会，两大机器人顶会关于few-shot-learning论文汇总(NIPS,ICML,CVPR,ECCV,ICCV)
vanlish的博客
04-19 2403
五大CV顶会，两大机器人顶会关于few-shot-learning论文汇总1. NIPS1.1 2015NIPS1.2 2016NIPS1.3 2017NIPS1.4 2018NIPS1.5 2019NIPS2. ICML2.1 2015ICML2.2 2016ICML2.3 2017ICML2.4 2018ICML2.5 2019ICML3. CVPR3.1 2015CVPR3.2 2016CV...
【论文阅读】【元学习/小样本学习】【NeurIPS2018】TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning
Egg_Hu的博客
02-10 490
【论文阅读】【元学习/小样本学习】【NeurIPS2018】TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learningMetric ScalingTask conditioningArchetectureAuxiliary task co-training Metric Scaling 作者提出了metric scaling来提高小样本算法的性能。Prototypical Networks的文章中指出Euclidean dist
tadam313.github.io:这是我的个人博客。 对我来说，这就像是一个虚构的篮子，在这里我可以发表自己的想法，但我完全没有期望。 我要写有关发展和日常琐事的文章，讲述我如何看待自己的生活
04-09
tadam313-博客 这是我的个人博客。 对我来说，这有点像/ dev / null一样的虚拟篮子，我可以在其中抛出任何想法，但我完全没有期望。 我要写有关发展和日常琐事的文章，讲述我如何看待自己的生活。
CAML: FAST CONTEXT ADAPTATION VIA META-LEARNING
Glen_Liu
12-09 1559
本文同样以MAML为基础，与MAML不同的是，MAML在每个新任务上会更新所有的参数，而CAML将模型的参数分成了两部分，一部分是context parameters，作为模型的额外输入使其适应于单独的任务；另一部分是shared parameters，在任务间共享并通过元学习训练过程优化。CAML在每个新任务上只更新模型的context部分的参数，这样可以在使用更大的网络情况下避免在单一任务上...
元学习—基于元学习的上下文快速适应(Fast Context Adaptation via Meta-Learning)
hei653779919的博客
10-24 2096
元学习—基于元学习的上下文快速适应(Fast Context Adaptation via Meta-Learning) 1 介绍 机器学习中的快速适应指的是使用少量的数据在之前未见的任务上进行快速的学习。原则上，可以利用之前的一些相关的任务所获取的一些知识来完成这个挑战。然而，如何选择一个最好的方式，目前仍然是一个没有被解决的问题。我们对于利用元学习来解决快速适应的问题十分的感兴趣，即通过少量的样本在未见的任务上进行学习。 一个快速适应的方法是使用基于梯度的方法，在测试的时候，定义一个具体的与任务相关的损
小样本学习（few-shot learning）之——原形网络（Prototypical Networks）
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Prototypical Networks for Few-shot Learning 摘要：该文提出了一种可以用于few-shot learning的原形网络（prototypical networks）。该网络能识别出在训练过程中从未见过的新的类别，并且对于每个类别只需要很少的样例数据。原形网络将每个类别中的样例数据映射到一个空间当中，并且提取他们的“均值”来表示为该类的原形（prototy...
【深度学习】Zero-shot Learning | One-shot Learning | Few-shot Learning
JNing
02-02 1万+
【深度学习】Zero-shot Learning | One-shot Learning | Few-shot Learning
Meta-Learning（0）
ML_amateur的博客
11-17 2922
近一段时间来，元学习（Meta-Learning）在深度学习领域获得了广泛的关注。与大部分其他的机器学习算法相比，元学习最突出的特点是“Learning to Learn”,它是要“学会如何学习”，即用机器学习的方法去学习训练方法。 Meta-Learning已经成为继Reinforcement Learning（增强学习）之后又一个重要的研究分支。对于人工智能的理论研究，呈现出了Artifici...
深入浅出Meta Learning - 让机器学会如何去学习
Mlooker的博客
05-21 3万+
主要看点这篇文章力求将我们从那些对AI空洞的幻想以及抽象的预测中带回到这片领域现在的真实情景中：在这里我们将分享这片领域的辉煌之处, 探讨其局限性, 并分析我们离鲁棒的多任务智能还有多远。Meta学习的初衷十分令人着迷：不仅仅构建能够学习的机器, 更重要的是让它学会如何去学习。这也就意味着Meta学习得到的算法能够依据自己表现的反馈信号及时地调整其结构和参数空间, 进而能够在新环境中通过累计经验提...
论文阅读《Exploring Task Difficult for Few-Shot Relation Extraction》
说文科技，做有态度的研究。
09-28 709
本工作是meta-learning+contrasive learning 在few-shot relation extraction 上的应用，没怎么看懂，不推荐。
小样本目标检测中的相关文章
最新发布
03-11
- **TADAM: Task Dependent Adaptive Metric for Improved Few-Shot Learning** 提出了基于任务依赖的自适应度量模型，通过引入条件批量归一化来增强特征表示能力[^5]。 - **FSCE: Fully Shot Cascade for Efficient...
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