【论文解读】NIPS 2021-HSWA: Hierarchical Semantic-Visual Adaption for Zero-Shot Learning.(基于层次适应的零样本学习)
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Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning
在 迁移学习 中,由于传统深度学习的 学习能力弱,往往需要 海量数据 和 反为: Zero-shot ...
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模型汇总15 领域适应性Domain Adaptation、One-shot/zero-shot Learning概述
几乎所有希望在实际应用中使用机器学习算法的人都会遇到领域适应性(Domain Adaptation)的问题:我们在固定的source domain建立了模型,但希望把我们的模型部署到另外一个或几个不同的target domain中。领域的适应性问题在机器学习实际应用的各个领域都非常常见。比如,语音识别中。一个大规模的语音识别系统,需要对各种带有噪声或口音的语音,都能很好的识别。比如图1中描述的,不
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CVPR佳作 | One-Shot都嫌多,Zero-Shot实例样本分割
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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
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