在大多数时候,你是没有足够的图像来训练深度神经网络的,这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。 Few-shot Learning 是meta Learning 在监督学习领域的应用。meta
原文:https://blog.csdn.net/mao_feng/article/details/78939864原博地址:https://blog.csdn.net/xhw205/article/details/79491649小样本学习来源:我们人类是具有
少样本学习(few-shot learning)是一个未来 AI 的发展方向之一。首先现在深度学习和人类智能有一个显著…
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/-73CC3JqnM7wxEqIWCejWQ问题定义人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体,比如小孩子只需要书中的一些图片就可以
机器之心转载公众号:PaperWeekly 作者:耿瑞莹、李永彬、黎槟华单位:阿里巴巴智能硬件事业部小蜜北京团队分类非常常见,但如果每个类只有几个标注样本,怎么
在人类的快速学习能力的启发下,研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后,对于新的类别,只需要少量的样本就能快速学习,这就是 Few-shot
清理库存12~小(少)样本学习可以看做每个类别样本数目远远小于类别数目。在标注数据比较少的情况下,深度学习的应用和效果都受到了限制。区分概念:关于
