小样本学习方法分类基于模型微调的小样本学习方法基于数据增强的小样本学习基于无标签数据的方法基于数据合成的方法基于特征增强的方法基于迁移学习的小样本学习基于度量学习的方法基于元学习的方法基于图神经网络的方法展望 小样本学习目标：从少量样本中学习到解决问题的方法。 本文将小样本学习分为基于模型微调、基于数据增强、基于迁移学习三种。 基于模型微调的小样本学习方法
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2023-11-03 18:57:36
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# 小样本分类适合的深度学习模型入门指南
在深度学习的应用场景中，小样本分类问题常常让人感到棘手。小样本分类是指在每个类别只有少量样本数据的情况下进行分类的任务。本篇文章将指导你如何实现适合小样本分类的深度学习模型，帮助你掌握基本的流程和代码实现。
## 流程概览
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集和整理小样本数据集 |
| 2. 数据增强 |
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形式化来说，few-shot 的训练集中包含了很多的类别，每个类别中有多个样本。在训练阶段，会在训练集中随机抽取 C 个类别，每个类别 K 个样本（总共CK 个数据），构建一个 meta-task，作为模型的支撑集（support
基本概念小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)任务，顾名思义，就是能够仅通过一个或几个示例就快速建立对新概念的认知能力。实现小样本学习的方式也有很多，比如：度量学习、数据增强、预训练模型、元学习等等，其中元学习是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法。元学习(meta learning或learning to learn)，也称学会学习，元学习算法能够在学习不同任务的过程中积累
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2023-12-08 09:56:40
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1，概述 目前有效的文本分类方法都是建立在具有大量的标签数据下的有监督学习，例如常见的textcnn，textrnn等，但是在很多场景下的文本分类是无法提供这么多训练数据的，比如对话场景下的意图识别，这个时候如果我们还以传统的深度学习模型+softmax的形式来分类的话，是极容易陷入过拟合的状态。因此就有很多人研究在少量样本下如何建模。one-shot learning，few-shot lea
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2024-01-17 13:54:44
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近年来，基于深度学习的模型在目标检测和图像识别等任务中表现出色。像ImageNet这样具有挑战性的图像分类数据集，包含1000种不同的对象分类，现在一些模型已经超过了人类水平上。但是这些模型依赖于监督训练流程，标记训练数据的可用性对它们有重大影响，并且模型能够检测到的类别也仅限于它们接受训练的类。由于在训练过程中没有足够的标记图像用于所有类，这些模型在现实环境中可能不太有用。并且我们希望的模型能够
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2023-11-28 12:26:00
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文献及地址：赵凯琳,靳小龙,王元卓.小样本学习研究综述[J].软件学报,2021,32(02):349-369. 摘要： 近年来,在大数据训练模型的趋势下,机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中,样本量很少或者标注样本很少,而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力.所以,如何用少量样本进行学习就成为目前人们需要关注的问题.系统地梳理了
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2024-01-31 09:42:26
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（一）正样本：与真实样本标签一致的样本（反）负样本：与真实样本标签不一致的样本（实际上往往正样本数远远小于负样本数）（二）困难样本：预测值与实际标签误差较大的样本简单样本：预测值与实际标签误差较小的样本图片分类中：需要识别马、羊、牛三个类别。 给一张马的图片。对于预测马来说这个样本为正样本，对于预测羊和牛来说该样本为负样本。 真值one-hot标签：[1, 0, 0],而在预测出概率分布为[0.3
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2024-01-31 16:26:22
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# 如何实现机器学习小样本分类器
随着机器学习技术的飞速发展，小样本学习（Few-Shot Learning）成为了一个重要的研究领域。小样本分类器的目标是在样本数量极少的情况下进行有效的分类。这篇文章将为你详细介绍如何实现一个小样本分类器。我们将通过以下步骤来完成这一任务。
## 流程概述
在开始之前，我们可以先列出实现小样本分类器的基本流程：
| 步骤 | 描述
1. 小样本学习背景 Few-Shot Learning，国外一般叫缩写FSL，国内翻译为小样本学习。但是我觉得翻译的并不是很好，并没有体现FSL的核心思想。我的理解FSL的核心是通过某种方法（现在通常是元学习的方法）利用通用数据得到泛化能力较强的预训练模型，然后在下游任务中根据预训练模型微调或者其他方法得到新模型。所以FSL其实是
0 简介本文抛弃网络具体结构，仅仅从正负样本区分和正负样本平衡策略进行分析，大体可以分为正负样本定义、正负样本采样和平衡loss设计三个方面，主要是网络预测输出和loss核心设计即仅仅涉及网络的head部分。所有涉及到的代码均以mmdetection为主。本文是第三部分，重点分析下anchor-free和anchor-base混合学习的Guided Anchoring以及yolo-A
前言最近，从TensorFlow 迁移至 Pytorch， 所以诞生了这个仓库：NLP-Pytorch， 里面实现了一些文本分类的模型与阅读理解的模型。Github地址：https://github.com/songyingxin/TextClassification-Pytorch我认为文本分类任务对初学者是最友好的，且企业中大多数都是都需要文本分类， 很多情况下你去了公司实习，做文本分类的可能
一、参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293 https://www.zmonster.me/2019/12/08/few-shot-learning.html 二、论文：1、 Metric Based1.1《optimization as a model for few shot learning》 三、基本的概念epis
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2024-01-23 21:21:15
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目前找不到论文配套代码, 本文弃坑)注意看数据特点适应的方法创新找两篇和项目相似的看数据量极少的怎么做的（心电图），和特征工程理论是否能用到高维小样本上用遗传编程(GP)多分类T. Wei, W. -L. Liu, J. Zhong and Y. -J. Gong, "Multiclass Classification on High Dimension and Low Sample Size D
【论文阅读】【元学习/小样本学习】【ICLR2020】CROSS-DOMAIN FEW-SHOT CLASSIFICATION VIA LEARNED FEATURE-WISE TRANSFORMATIONFew-Shot ClassificationMetric-Based ApproachMeta-Learning SettingProblem formulation and motivat
01 小样本、不均衡样本在分类任务中普遍存在随着计算能力、存储空间、网络的高速发展，人类所积累的数据量正在快速增长，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，已渐渐融入到了我们的日常生活中。上述为机器学习领域分类任务的几个典型应用场景。在信用卡反欺诈场景中，大部分行为为正常刷卡，盗刷行为（为识别目标，定义为正样本）是小概率事件，甚至 1%都不到。同理，在用户离网告警场景中，大部分用户是正常的在网用户
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2024-01-01 12:46:41
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主流深度学习模型以大量监督数据为驱动，导致模型泛化能力依赖于监督数据的数量和质量。相比之下，人类拥有利用过去所学知识快速学习新概念的能力。因此，研究者们希望构建一种新的训练方法，使模型仅在少量训练样本的情况下学习，并具备良好的泛化能力。目标及核心问题：仅使用少量标签数据训练模型，使之具有良好的泛化能力。椭圆代表模型，最优解不一定在模型内，表示为通过数据训练得到的经验风险，当数据足够多时其趋于,小样
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2023-10-08 09:48:23
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1.问题背景目前在做文本分类任务，按理说现在文本分类很成熟，基于bert进行分类基本就可以了。但是我这边任务有几个问题比较麻烦：（1）样本本身并不保证完全正确。（2）样本分类较多(50个类)而且分布极不均匀，有的几百，有的个位数。问题（1）的话，找业务方帮忙梳理数据，还好解决。问题(2)就是小样本分类问题了。于是百度看下其他大手子怎么处理这种小样本分类问题。主要是借鉴美团技术团队发布的文章：美团获
论文：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (arxiv.org) Code：PFENetAbstract最先进的sota语义分割方法需要足够的标记数据才能获得好的结果，如果不进行微调，很难处理看不见的类。因此，小样本分割被提出来学习一个仅通过少量样本就能快速适应新类别的模型。由于对训练类别高级语义信息的
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2024-03-23 12:21:25
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模型预测predict_label (X)预测X的类标签，输入数组或数组列表，返回数组或数组列表新的预测函数？RNN是一个非常适合判断是否是XSS攻击的深度学习模型，通过predict_label验证样本，验证一条空样本平均耗时5.5us，但是验证一条有效样本耗时竟然达到1.56秒，可能和具体的样本有关系，反正现在看到的数据性能特别差，样本需要批量处理，否则严重影响性能。对于一个报文来说，需要将请
