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零样本和少样本学习
在本篇文章中，我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning)，它们在自然语言处理到计算机视觉中都有不同的应用场景。 而·少样本学习的思想是通过比较数据来学习区分类，这样模型使用的数据更少，并且比经典模型表现得更好。在少样本学习中通常会使用支持集（support set）代替训练集。 少样本学习是一种元学习技术。 通过比较这样就得到了我们的预测分类 单样本学习 one-shot learning是少样本学习的一种特殊情况，即从一个样本学习并再次识别物体。 从监督到零样本的模式识别 我们以前在经典的分类模型中的做法是这样的: 但当出现新的类别时，该怎么做呢?关键是零样本学习。零样本学习的主要思想是将类别嵌入为向量。 零样本学习(Zero-shot learning, ZSL)是机器学习中的一个问题解决方案，学习者在测试时从训练中没有观察到的类中观察样本，并预测他们所属的类。
1.3K20编辑于 2022-11-11 - 来自专栏CV学习史
小样本学习介绍
基本概念 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。 如果K值很小（通常K<10），我们称这种分类任务为极少样本分类任务（当K=1时，变成单样本分类任务）。 元学习算法 元学习模型可以用于解决一个少样本分类的任务，解决方案有多种。 度量学习 度量学习的基本思想是学习数据点（如图像）之间的距离函数。 为了清楚起见，让我们详细说明度量学习算法是如何解决少样本分类任务的（以下定义为带标签样本的支持集，以及我们要分类的查询图像集）： 我们从支持集和查询集的所有图像中提取特征（通常使用卷积神经网络）。 在元训练期间，MAML学习初始化参数，这些参数允许模型快速有效地适应新的少样本任务，其中这个任务有着新的、未知的类别。 MAML目前在流行的少样本图像分类基准测试中的效果不如度量学习算法。
2.1K21发布于 2019-09-05 - 来自专栏我爱计算机视觉
小样本学习最新综述
什么是小样本学习？它与弱监督学习等问题有何差异？其核心问题是什么？来自港科大和第四范式的这篇综述论文提供了解答。 数据是机器学习领域的重要资源，在数据缺少的情况下如何训练模型呢？ 小样本学习是其中一个解决方案。来自香港科技大学和第四范式的研究人员综述了该领域的研究发展，并提出了未来的研究方向。 什么是小样本学习？ FSL 是机器学习的子领域。 我们先来看机器学习的定义： 计算机程序基于与任务 T 相关的经验 E 学习，并得到性能改进（性能度量指标为 P）。 ? 基于此，该研究将 FSL 定义为： 小样本学习是一类机器学习问题，其经验 E 中仅包含有限数量的监督信息。 ? 下图对比了具备充足训练样本和少量训练样本的学习算法： ? 文章最后从问题设置、技术、应用和理论四个层面探讨了小样本学习领域的未来发展方向。 END
1.5K32发布于 2020-05-26 - 来自专栏云+分享
深度学习 | 小样本学习基础概念
小样本学习 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认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。 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 Learning 要解决的问题。 ，而机器学习算法通常需要成千上万个有监督样本来保证其泛化能力。 image.png 小样本学习的主要思想是利用先验知识使其快速适用于只包含少量带有监督信息的样本的任务中。 2. 小样本学习常用数据集 小样本常用Benchmark图像数据集： Omniglot Mini-Imagenet CU-Birds
7.2K31编辑于 2022-01-28 - 来自专栏算法进阶
少样本学习的概述！
少样本学习（Few-Shot Learning，FSL）是机器学习领域中的一种重要技术，其目标是在仅使用少量样本（例如50个或更少）的情况下，设计出能够高效学习和准确预测的机器学习模型。 有限样本数下，可只选包含简单模型的小H。但现实问题复杂，一个小的H中的假设h可能无法很好表示，导致Eapp(H)很大。因此，FSL更倾向于足够大的H，但会使标准机器学习模型变得不可行。 对比学习是一种通过最大化两个样本之间的相似性或者最小化两个样本之间的不相似性来进行学习的学习方法。 三元组损失是一种通过最小化一个样本与同类样本之间的距离和与异类样本之间的距离之差来进行学习的学习方法。 少样本学习的实践（Pytorch） LibFewShot（https://github.com/rl-vig/libfewshot）是一个用于少样本学习的开源库，它提供了一个统一框架来实现和比较各种少样本学习方法
1.3K10编辑于 2024-06-13 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【学习】怎样分析样本调研数据
从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。 典型的做法是根据调查者/事件在样本中被选中概率来赋予相应的权重。 2、变量重组：这种方法将在原有变量的基础上，通过重新定义和重新分类的方法产生新的变量。 我们需要确认图形信息是能反映真实情况的，因此我们需要不确定性预测，比如通过标准误差或置信区间来预测样本采集中的误差。从这个角度讲我们需要统计性分析。 如果调研者专注于研究主要发现或者样本调研目标，那么交叉列表在展示中将非常有效。交叉列表通常是总结报告和对比分析中的重要组成部分。
1.4K70发布于 2018-04-23 - 来自专栏爱打音游的大A
从样本中学习反调试
现在的app如果在so层做加壳反调之类的一般都会加上ollvm，对逆向人员极不友好，我遇到的这个样本是难得的没有用ollvm的样本，所以虽然成功绕过了它的反调，那就顺便拿它来学习一下它是如何做防护的。 结语 总体来说这个样本还算比较适合入门的，很多反调方法网上都有提及，可以用作学习材料。
1.4K20编辑于 2023-02-14 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【综述专栏】少样本学习综述
来源：知乎—Jy的炼丹炉 地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/389689066 本文将少样本学习的方法分为三类，如下图所示：基于数据、基于模型和基于算法。 学习规则（Learned Transformation）：该策略通过将原始的样本复制到几个样本中，然后通过学习到的转换规则进行修改来增广训练集。 02 基于模型 对于使用普通的机器学习模型来处理少样本训练，则必须选择一个小的假设空间H。一个小的假设空间仅需要训练更少的样本就可以得到最优假设。 2.2 嵌入学习（embedding learning）—— 一般用于分类 嵌入学习将样本映射到低维嵌入空间，在那里可以很容易地识别相似和不同的样本，因此H收到约束。 （例如；迁移学习） Fine-tune θ0 with Regularization（使用正则化微调θ0(之前训练好的参数)） 当初始化参数遇到新问题时，只需少量的样本进行几步梯度下降就可以取得较好的效果
90321发布于 2021-07-28 对话系统中零样本与少样本学习技术解析
获奖论文《面向任务型对话系统的零样本与少样本知识寻求轮次检测》由应用科学家Di Jin、Shuyang Gao、首席应用科学家Seokhwan Kim、Yang Liu以及高级首席科学家Dilek Hakkani-Tür 难以保证所有用户查询与训练数据保持完全相同的分布API基于常见用户查询设计，需要增强模型以检测域外数据并将这些查询路由到其他处理模块解决方案：REDE模型研究团队设计了名为REDE的创新模型，该模型通过自适应表示学习和密度估计实现 但这需要大量正负样本，而开放域对话系统允许用户提出任意问题，难以收集足够数量的域外样本。" 性能优势实验结果显示：REDE模型在低资源和高资源设置下，对标准请求和域外请求的性能均优于传统二元分类器在零样本和少样本场景中，REDE模型相比BERT等传统分类器获得更大性能优势技术价值Seokhwan
16210编辑于 2025-10-07- 来自专栏JNing的专栏
深度学习: 处理不平衡样本
Introduction 不平衡样本： 训练样本中 各类别间 数量差距较大。 易导致过拟合，影响在 极端测试集 (量少类样本居多) 上的 泛化能力 。 对不平衡样本的处理手段主要分为两大类：数据层面 (简单粗暴)、算法层面 (复杂) 。 Note： 为了简明扼要，以下称 量少的类别 为 量少类，反之亦然。 数据层面 1. 类别平衡采样 通过设计 样本列表 来实现平衡采样。 算法层面 在目标函数中，增加 量少类 样本 被错分 的 损失值 。 1. 基于代价敏感矩阵的代价敏感 利用 K×KK×KK \times K 的 矩阵CCC 对不同样本类别施加错分惩罚。 2. 基于代价敏感向量的代价敏感 每个样本 都具有自己的 代价敏感矩阵。 FL(pt)=−(1−pt)γlog(pt)FL(pt)=−(1−pt)γlog(pt) FL(p_t)=-(1-p_t)^\gamma\log(p_t) ---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册
1.8K20发布于 2018-09-27 - 来自专栏用户2442861的专栏
深度学习样本生成data augmentation
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77688331 在做深度学习图片分类的时候，很多是有些样本不足这个时候我们就会自己生成样本， 最终发现Augmentor好用 本文内容如下： ---- 传统的opencv结合python的multiprocessing任务队列旋转生成图片 使用Augmentor生成样本 ---- 先上几张生成的图片看下效果
1.3K30发布于 2018-09-14 - 来自专栏数据派THU
深度学习难分样本挖掘（Hard Mining）
来源：深度学习这件小事本文约1500字，论文复现了一遍建议阅读5分钟本文为你介绍关于难分样本的挖掘，如何将难分样本抽取出来。 最近看了几篇文章关于难分样本的挖掘，如何将难分样本抽取出来，通过训练，使得正负样本数量均衡。一般用来减少实验结果的假阳性问题。 负样本：根据上面的例子，不是猫的其他所有的图片都是负样本。 难分正样本(hard positives)：错分成负样本的正样本，也可以是训练过程中损失最高的正样本。 难分负样本(hard negatives)：错分成正样本的负样本，也可以是训练过程中损失最高的负样本。 易分正样本(easy positive)：容易正确分类的正样本，该类的概率最高。 也可以是训练过程中损失最低的正样本。 易分负样本(easy negatives)：容易正确分类的负样本，该类的概率最高。也可以是训练过程中损失最低的负样本。
2.2K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏常用算法专栏
Few-Shot Learning（少样本学习）
Few-Shot Learning（少样本学习）是一种机器学习范式，旨在使模型能够在只有少量标注数据的情况下快速适应新任务或识别新的类别。 方法和技术 实现Few-Shot Learning的方法多种多样，主要包括以下几种： # 元学习（Meta-Learning） 元学习是一种让模型学会如何“学习”的方法，即模型不仅学会了完成具体任务，还掌握了快速适应新任务的能力 - Prototypical Networks：基于距离度量的方法，计算每个类别的原型（平均嵌入），然后根据新样本到各原型的距离来进行分类。 例如，使用数据增强技术（如旋转、翻转图像）或者借助生成对抗网络（GANs）创建合成样本。 # 预训练与迁移学习 利用大规模预训练模型（如BERT、GPT系列）作为基础，再针对特定任务进行微调。 - 零样本/少样本推断：GPT能够在没有额外训练的情况下，仅依靠输入示例完成某些任务，这得益于其强大的生成能力和上下文理解能力。
1.5K10编辑于 2025-04-05 - 来自专栏AI科技评论
今日 Paper | 小样本学习；机器学习；单幅图像去雾 ；零样本目标检测等
目录 提高小样本学习对全新分类的识别能力 机器学习的“学习如何遗忘” 复杂城市背后简单的空间尺度规则 FD-GAN：具有融合鉴别器的生成对抗网络用于单幅图像去雾 GTNet：用于零样本目标检测的生成迁移网络 提高小样本学习对全新分类的识别能力 论文名称：Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-Wise Transformation id=SJl5Np4tPr 推荐原因 这篇论文研究的是小样本学习，也就是如何在每个类别只有几个、甚至一个样本的情况下学习如何分类。 现有的基于指标的小样本分类算法，都是通过一个学习到的指标函数，把要预测的样本的特征嵌入和给定的样本进行对比。 虽然这些方法已经展示出了可喜的效果，但由于不同类别的特征分布有很大的差异，所以这样的方法并不能很好地分辨来自新的分类（与给定的样本不同的分类）的样本。
79410发布于 2020-02-21 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【源头活水】小样本学习中的比对学习
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。 作者：知乎—AD钙奶 地址：https://www.zhihu.com/people/zhao-qing-23-83 来自AAAI 2021的一篇小样本图像分类的文章。 对于人来说，通过一部分即可以识别图像，以此进行对比学习正负样本设计。 2. 例如，如果马的图像与草高度相关，则在此类数据上学习的模型可能倾向于将那些视觉上类似于马图像的目标图像与草相关。作者通过混合来自不同图片的补丁来减轻这个问题，以强制网络来学习更多的分离信息。 02 实现细节 训练时，为query构建对比对，相同label的support作为正样本，不同的作为负样本 训练时对比损失（权重0.5）和“原有的监督损失（权重1）”结合（相加）训练。
2.2K10发布于 2021-03-17 - 来自专栏计算机视觉战队
深度网络自我学习，最终实现更少样本的学习
接下来我们就开始今日的主题：自我学习，最少的样本去学习。听到这个，大家会想到剪枝、压缩神经网络。今天这个更加有趣，现在我们开始欣赏学术的盛宴！ 既然人类可以具有该能力，那么深度学习按现在的发展，应该可以简单去实现。因此，少样本学习成为了近年来深度学习领域非常重要的一个前沿研究问题。 Few-shot学习旨在识别新的视觉类别从非常少的标记例子。 提出的策略也直接推广到zeao-shot学习。在这种情况下，样本分支嵌入一个单一的类别描述而不是单个样本训练图像，而关系模块学习比较查询图像和类别描述嵌入。 四、实验 在少样本学习上，使用目前领域内都在使用的 Omniglot 和 MiniImagenet 作为基准数据集，而在零样本学习上，则使用广泛采用的 AwA 和 CUB 数据集进行测试。 五、总结 提出的一个简单方法，称为关系网络的Few-shot和Zero-shot学习。关系网络学习用于比较查询和样本项的嵌入和深度非线性距离度量。
91710发布于 2018-08-17 - 来自专栏数据派THU
【DeepMind】结构化数据少样本学习
对结构化数据进行少样本学习可能是在现实生活中部署AI模型的基本要求。在经典的监督ML设置中，我们可以获得大量的标有标签的样本，这在现实环境中通常不是这样——一些例子是生化、健康、社会或天气环境。
65030编辑于 2022-08-29 - 来自专栏机器之心
CVPR 2019提前看：少样本学习专题
本文选择深度学习细分种类下的少样本学习（Few-Shot Learning）这个话题。 综合看来，这篇 LaSO 论文选题的角度非常有创新性，少量样本来学习多标签分类，并且使用集合中并、补、交的数学概念来操作图像标签，进行样本增广，反过来又辅助了少样本学习情况下样本缺乏的问题，提出的网络架构也非常直观易懂 ，来学习样本的相似度与区分度。 假设我们有非常充裕的原场景区域数据（source domain data）用于训练，表示为（Xs,Ys），同时还有一个非常小的目标域数据集（target domain data），表示为（Xt,Yt）， 以小尺度缩放的判别器举例来说，函数的最终目的就是最小化如下的损失： ?
1.6K20发布于 2019-06-20 - 来自专栏PaddlePaddle
从小样本学习出发，奔向星辰大海
主要分为五个部分： 小样本学习方法及其重要性 小样本学习的三个经典场景 小样本学习的应用领域 小样本学习的定义及难题 PaddleFSL助你实现小样本学习 王雅晴，2019年博士毕业于香港科技大学计算机科学及工程学系 图1 小样本学习方法 及其重要性 三个角度解决小样本学习： 首先钻研相关的理论学习基础，比如说元学习，图学习。 最后是为了帮助大家能够快速的上手小样本学习，实现小样本学习方法的快速原型化，还实现了通用小样本学习工具。 PaddleFSL 助你实现小样本学习 刚才介绍了，通用的小样本学习的方法。这边就介绍一下，怎样通过小样本学习工具包PaddleFSL，来实现小样本学习。 图6 PaddleFSL是一个基于飞桨的小样本学习工具包。在这个工具包里面，提供了简单、易用、稳定的经典小样本学习的方法，并支持拓展新的小样本学习方法。
52120编辑于 2022-03-31 - 来自专栏开发语言-Go
Go语言学习19-样本测试
引言上一篇笔者介绍了 Go 语言的 基准测试，其实在测试源码文件中还可以添加样本测试函数，但编写样本测试函数不需要使用 testing 代码包的 API。 下面我们来介绍一下 Go 语言的样本测试：主要内容1. 编写样本测试函数样本测试函数的名称需要以 Example 作为开始。在这类函数的函数体的最后还可以有若干个注释行。 否则，注释行对于样本测试来说是无效的。在第一行注释中，紧跟在单行注释前导符//之后的永远应该是Output:，否则这些注释行对于样本测试来说是无效的。 命令程序只会把在样本测试函数的函数体中的紧挨着当前函数体结束符 } 的注释行视为样本注释行。如果一个样本测试函数中没有任何样本注释行，那么这个函数仅仅会被编译而不会执行。3. 样本测试函数的命名样本测试函数命名规则：当被测试对象是整个代码包时，样本测试函数的名称应该是Example,即直接以样本测试函数名的统一前缀作为函数名称。
25612编辑于 2025-01-26
腾讯云开发者
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