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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。 少样本学习 在监督分类器中，所有的模型试图学习的是区分不同的对象的的特征，无论数据是什么形式存在的，例如图像、视频还是文本都是一样的。 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。 然后使用查询的方式来预测样本的类别。 在训练少样本学习之前，首先我们预训练CNN的特征提取(又称嵌入)，使用标准监督学习或Siamese网络对CNN进行预训练。 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。
1.3K20编辑于 2022-11-11 - 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。 变换器t(·)接受输入(x,y)并返回合成的样本( ˜x, ˜y)以增强少样本Dtrain。 扩增策略的选择取决于应用程序，有时需要少数样本学习。 少样本学习方法主要可以分为三类：基于非情景的方法、基于元学习的方法和基于度量学习的方法。 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 该库使用PyTorch实现，包括多种最先进的少样本学习方法。
1.3K10编辑于 2024-06-13 - 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。 讨论：因为少样本并没有很好地体现出数据的分布，因此基于简单地进行人工规则进行数据增广而不考虑任务或者需要的数据分布可能只能提供很少的额外监督信息。 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。
89421发布于 2021-07-28 - 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 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。 # 对抗训练 引入对抗性损失函数，强迫模型更加关注重要特征，减少对噪声或无关信息的依赖，从而提升其在少样本情况下的鲁棒性和泛化能力。 4. - 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CreateAMind
探索跨模态流用于少样本学习
例如，在少样本学习中，我们通常需要利用少量基础类别的图像对 VLMs 进行微调。 为应对上述两个挑战，我们提出了一种用于少样本学习的新框架：流匹配对齐（Flow Matching Alignment, FMA）。 为此，我们为少样本学习设计了一种早停求解器。具体而言，我们并不要求模型必须到达目标分布，而是允许模型在中间步骤输出用于分类的特征。 2 相关工作 视觉-语言模型中的少样本学习（Few-Shot Learning in VLMs）少样本学习（FSL）是一项从少量样本中进行学习的任务（Wang 等，2020；Yue 等，2020）。 我们希望本研究能够探索少样本学习领域的一个新潜在方向，即多步校正（multi-step rectification）。
12410编辑于 2026-03-11 - 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。 由于篇幅有限，在详细介绍的四篇论文之外，我们还准备了几篇同样非常新颖的少样本学习工作做了简略的介绍，这部分文章涉及图像检索，人脸反欺诈，长尾数据分类等任务，最后我们将筛选的本届 CVPR 接受的几篇少样本学习或者相关的半监督学习文章的原文和名称都附到了文章末尾供读者参考 少样本分类顾名思义就是通过每个类别极少或较少的训练样本来学习泛化而且鲁棒的分类器能够保持较高的准确度并且具有扩展性从而识别新的类别。 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 在这样的朴素衡量思想下，少样本分类学习即可以非常容易的继承这样的算法思路：采用一个合适的嵌入空间（embedding space）来表征样本，再套入合适的距离度量损失来衡量新入样本与各个未知类别之间的距离大小
1.6K20发布于 2019-06-20 - 来自专栏数据派THU
少样本学习综述：技术、算法和模型
但是通过少样本学习可以让模型只从几个例子中学习到知识! 所以少样本学习(FSL)是机器学习的一个子领域，它解决了只用少量标记示例学习新任务的问题。 少样本学习方法 支持样本/查询集:使用少量图片对查询集进行分类。 少样本学习中有三种主要方法需要了解:元学习、数据级和参数级。 原型网络 原型网络是一种简单有效的少样本图像分类算法。它学习图像的表示，并使用支持示例的嵌入特征的平均值计算每个类的原型。 少样本学习的应用 少样本学习在不同的领域有许多应用，包括: 在各种计算机视觉任务中，包括图像分类、目标检测和分割。少样本学习可以识别图像中不存在于训练数据中的新对象。 少样本在医疗诊断领域可以在数据有限的情况下识别罕见疾病和异常，可以帮助个性化治疗和预测病人的结果。 总结 少样本学习是一种强大的技术，它使模型能够从少数例子中学习。
61220编辑于 2023-04-03 - 来自专栏图与推荐
【KDD23】图上的少样本学习
为了解决这个问题，GNNs能够在只有少数标记节点的情况下分类节点是非常重要的，这被称为少样本节点分类。 先前基于情景元学习的方法已在少样本节点分类中显示出成功，但我们的发现表明，只有在有大量不同训练元任务的情况下才能实现最优性能。 为了应对基于元学习的少样本学习（FSL）的这一挑战，我们提出了一种新的方法，即任务等变图少样本学习（TEG）框架。 我们的TEG框架使模型能够使用有限数量的训练元任务来学习可转移的任务适应策略，从而获得大范围元任务的元知识。通过结合等变神经网络，TEG可以利用它们的强大泛化能力来学习高度适应的任务特定策略。 我们在各种基准数据集上的实验显示出TEG在准确性和泛化能力方面的优势，即使在使用最小的元训练数据的情况下，也强调了我们提出的方法在应对基于元学习的少样本节点分类的挑战方面的有效性。
34920编辑于 2023-09-04 - 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。
64630编辑于 2022-08-29 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
14910编辑于 2025-10-07- 来自专栏机器之心
NeurIPS 2019 少样本学习研究亮点全解析
针对此类痛点，少样本学习被提出并进行了多个应用场景下的尝试。 ，同时更好的识别新增的少样本类别，就是一个少样本增量学习问题。 增量少样本学习：提出少样本学习的增量类别数据集 D，用于该阶段的少样本节点学习。 因为是针对生成模型的少样本学习，所以文章着重应用不同学习技巧，调整不同样本数据集的参数。 ，相信也会给之后少样本学习扩展到其他任务更多启发，我们也期待看到少样本学习与已有的增量学习、强化学习等概念做结合后产出的更多新思路。
83830发布于 2019-12-30 - 来自专栏AI SPPECH
81_Few-Shot提示：少样本学习的技巧
Few-Shot提示的概念与原理 1.1 核心定义 Few-Shot Prompting（少样本提示）是指在提示词中提供少量（通常几个或几十个）示例，帮助LLM更好地理解任务要求和期望输出的技术。 Few-Shot与Zero-Shot的对比分析 2.1 Zero-Shot Prompting概述 Zero-Shot Prompting（零样本提示）是指不给大语言模型提供案例，完全依靠LLM理解和处理能力完成任务的方法 精选代表性样本：选择覆盖任务各种情况的示例，避免极端或边缘案例。示例应该能够准确反映任务的核心特征。 2. 保证示例的多样性：覆盖任务的各种角度和情境，确保模型学习到核心特征而非特定示例的细节。 元学习增强：结合元学习技术，使模型能够更好地从少量示例中学习通用模式。 3. 示例生成优化：使用模型自身生成高质量示例，形成自我增强的学习循环。 4. 长期记忆整合：增强模型的长期记忆能力，提高从示例中学习的效率。 4. 可解释性增强：提高Few-Shot学习过程的可解释性，帮助理解模型如何从示例中学习。
84510编辑于 2025-11-16 - 来自专栏机器之心
少到4个示例，击败所有少样本学习：DeepMind新型800亿模型真学会了
在 DeepMind 最新公布的论文中，他们推出了 Flamingo（火烈鸟）模型，这是一个单一的视觉语言模型（visual language model，VLM），它在广泛的开放式多模态任务中建立了少样本学习新 这意味着 Flamingo 只需少量的特定例子（少样本）就能解决许多难题，而无需额外训练。Flamingo 的简单界面使这成为可能，它将图像、视频和文本作为提示（prompt），然后输出相关语言。 完成训练后，Flamingo 经过简单的少样本学习即可直接适用于视觉任务，无需任何额外特定于任务的微调。下图为 Flamingo 架构概览。 实验结果 在纳入研究的 16 个任务中，当每个任务仅给定 4 个示例时，Flamingo 击败了以往所有的少样本学习方法。 下图左为 Flamingo 在 16 个不同的多模态任务上与特定于任务的 SOTA 方法的少样本性能比较。图右为 16 个基准中的 3 个的预期输入和输出示例。
1.7K30编辑于 2022-05-05 - 来自专栏智能生信
AAAI|MetaDelta：一种少样本图像分类的元学习系统AAAI|MetaDelta：一种少样本图像分类的元学习系统
为了应对这些挑战，作者设计了一种新的实用元学习系统(MetaDelta)，用于小样本图像分类任务。 少样本图像分类的AAAI2021metaDL挑战的工作流程 AAAI2021metaDL挑战由反馈阶段和最终阶段组成。 3.4 无参数解码器 在元验证期间，使用ProtoNet中的解码器进行预测，选择在元验证数据集上具有最佳少样本分类精度的模型作为编码器。 不同元学习方法在各种少样本数据集上的实验结果 Base：通过批处理训练对预先训练的网络进行微调，并在元测试中使用原始网络解码器进行预测。 Base+MCT:添加MCT解码器在元测试过程中进行预测。 不同解码器对CIFAR-100数据集元测试精度的比较 五、总结 在本文中，作者提出了MetaDelta，一个用于少样本图像分类的元学习系统，它解决了两个具有实际意义的挑战：(1)时间和资源的使用效率；(
1.3K50发布于 2021-04-13 - 来自专栏智能生信
章节情景式学习并非必需？用于少样本学习的联合双路度量
现有的方法大多只关注新类的标记样本和未标记样本之间的关系，没有充分利用基类内的信息。在本文中，我们为研究少镜头分类问题做出了两个贡献。 在两个广泛使用的基准上的实验表明，我们的方法是一个简单有效的框架，并在少样本分类领域建立了一个新的状态。 因此，有限可见知识的少样本学习（Few Shot Learning）问题迫使模型对每个类进行典型的泛化，这是一些极端工业应用中更现实的设置。 通过在包含足够的标记样本的基类上训练模型，少样本学习的目标是建立模型充分推广与基类不相交的新类，即根据少量的标记样本对未标记样本（查询样本）进行正确分类。 从另一个角度出发，度量学习是FSL领域的主要流派。这种方法通过在基类上学习一个特征提取器来对查询样本进行分类，在测试过程中提取新的样本特征，并测量标记支持样本与未标记查询样本之间的距离或相似性。
95020发布于 2021-03-19 - 来自专栏AI算法之心
NLP中的少样本困境问题探究
本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。 正式介绍之前，我们首先需要思考什么才是一种好的解决少样本困境的方案？ 本文尝试给出了三个层次的评价策略，我们希望采取相关数据增强或弱监督技术后： 在少样本场景下，比起同等标注量的无增强监督学习模型，性能有较大幅度的提升； 在少样本场景下，能够达到或者逼近充分样本下的监督学习模型性能 上述结合图像数据增强的半监督学习方法在CV领域已经取得成功，基本满足本文一开始提出的三个层次评价策略，特别是：在少样本场景下可以比肩充分样本下的监督学习模型性能，而在充分样本场景下，性能仍然继续提升。 我们可以发现： 在少样本场景下，UDA相较于同等监督学习模型，性能明显提升； 在少样本场景下，UDA能够逼近充分样本下的监督学习模型性能，特别地，在IMDb上具有20个标注数据的UDA优于在1250倍标注数据上训练的 在具体实践中，如何有效地解决少样本问题需要更为全面的考虑，我们可以融合文本增强、半监督学习、迁移学习、主动学习、少样本学习等构建统一的低资源NLP解决方案；如上图所示，笔者尝试给出了信息抽取领域的少样本低资源解决方案
1.6K10发布于 2020-06-22 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
中文论文 |《基于深度神经网络的少样本学习综述》
如何从少数训练样本中学习并识别新的类别，对于深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。 针对如何解决少样本学习的问题，全面总结了现有的基于深度神经网络的少样本学习方法，涵盖了方法 所用模型、数据集及评估结果等各个方面。 具体地，针对基于深度神经网络的少样本学习方法，提出将其分为四种 类别，即数据增强方法、迁移学习方法、度量学习方法和元学习的方法；对于每个类别，进一步将其分为几个子类别，并且在每个类别与方法之间进行一系列比较 最后，强调了现有方法的局限性，并指出了少样本学习研究领域的未来研究方向.
66820发布于 2020-05-21 - 来自专栏技术汇总专栏
Learning to Learn：基于元学习的 Agent 少样本环境迁移方法研究
LearningtoLearn：基于元学习的Agent少样本环境迁移方法研究一、背景与问题定义在强化学习（ReinforcementLearning,RL）和智能Agent领域，一个长期存在的核心问题是 二、元学习核心思想：LearningtoLearn2.1传统学习vs元学习维度传统机器学习元学习学习目标学会一个任务学会快速学习新任务数据分布单一任务分布多任务分布泛化能力样本内泛化跨任务泛化在元学习中 ，我们通常假设存在一个任务分布：目标是学习一个元参数(\theta)，使得在面对一个新任务(\mathcal{T}_{new})时，仅需少量样本和少数梯度更新即可获得高性能策略。 optimizer.zero_grad()meta_loss.backward()optimizer.step()直观理解：内循环：模拟“Agent在新环境中试跑几次”外循环：优化一个“最容易被微调的初始策略”六、少样本环境迁移中的关键挑战 八、总结本文围绕基于元学习的Agent快速适应这一主题，讨论了：少样本环境迁移的现实挑战元学习在Agent系统中的核心建模方式MAML在强化学习中的基本原理与代码结构工程落地时的关键问题与发展趋势元学习并不是让模型变得更复杂
39120编辑于 2025-12-18 - 来自专栏程序员分享
Prompt工程进阶：少样本与思维链
本篇文章将通过一个动态权限菜单的实战案例，带领我们掌握两个强大的Prompt技巧：少样本与思维链：少样本提示（Few-shot Prompting） ：给AI举例子，让它学会模仿思维链（Chain of Thought） ：让AI展示推理过程，解决复杂逻辑少样本提示：给AI一个“模仿样本”什么是少样本提示？ 少样本提示的核心思想是：通过提供输入输出的示例，让AI理解任务的模式和规律。就像教小朋友做题一样，先让他们学习几个例题，再让他们做练习题。 , '设置'] } else { return ['仪表盘'] }}问题分析只区分了admin和非admin没有考虑多角色场景逻辑过于简单，无法满足真实需求没有处理嵌套菜单等复杂情况版本2：少样本提示 第一步：请参考以下示例理解需求（少样本）：示例1：输入A -> 输出X示例2：输入B -> 输出Y第二步：请按照以下步骤思考（思维链）：1. 分析...2. 设计...3. 实现...4.
18210编辑于 2026-03-18 - 来自专栏深度学习自然语言处理
ACL2022 | 类增量学习的少样本命名实体识别
，本文聚焦更具挑战且更实用的问题：少样本 NER 的增量学习。 模型只用少量新类样本进行训练，保证新类效果的前提下不遗忘旧类知识。为了解决少样本类增量学习的灾难性遗忘问题，我们使用训练好的 NER 模型对旧类生成合成数据来提升新类训练效果。 与只在少量样本上训练相比，合成数据提供了更多样化的信息。 本文的贡献如下： 1. 本文提出了第一个少样本增量学习的 NER 模型； 2. 我们使用真实数据和生成的合成数据来进行蒸馏的模型框架； 3. SOTA； L-TAPNet+CDT：少样本序列标注的 SOTA。 ▲ 采用不同β Conclusion 本文提出第一个类增量学习的少样本 NER 模型来解决灾难性遗忘。提出了使用上一时间步的模型来构建包含旧实体类的合成数据。
1.2K20编辑于 2022-09-02
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