从迁移学习讲起Pre-train + Fine-tune不同领域数据规模不同，模型表现并不理想，但是:模型浅层可以学到通用特征（深层才学到更为复杂的分类特征）在大规模数据上训练的模型，其底层特征保持较高的通用性迁移学习的下游任务仍然受限于目标域上的数据量小样本学习人如何认识新动物1. 刚进动物园，里面动物都不认识 2. 动物园的工作人员发了一些带有动物名称的卡片(Support
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2023-11-30 12:18:11
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参考论文:基于原型网络的小样本图像识别方法引言部分针对小样本数据集的图像分类方法大致可分为两类: ①传统机器学习：形状及色域变化,需要解决特征协方差矩阵的不稳定性和奇异性 ②基于深度卷积神经网络的图像识别算法：迁移学习、图神经网络、度量学习等，利用卷积神经网络的多层结构将图像的底层特征抽象为高层特征，使模型具有更高效的特征学习能力本文以度量学习模型为基础//度量学习模型[1]度量 在数学中，一个度
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2024-01-12 15:28:42
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在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络使用很少的数据来训练一个和图像分类模型，这是很常见的情况。”很少的“样本可能是几百张图像，也可能是几万张图像。看一个实例，讨论猫狗图像分类，数据几种包括4000张猫和狗的图像（2000张猫的，2000张狗的）。将两千张用于训练，1000张用于验证，1000张用于测试。这一问题的基本策略，即使用已有的少量数据从头开始训练一个新模型。首先，在2000个训练样本
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2024-02-04 09:24:20
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小型数据集卷积神经网络CNN训练策略训练一个小型的模型使用预训练的网络做特征提取对预训练的网络进行微调 在很多场景下，我们都只有几千甚至几百个样本，而要使用这样的小样本来训练一个cnn网络又避免过拟合，需要采用一些策略，目前主要采用的策略主要有以下三种：训练一个小型的模型使用预训练的网络做特征提取对预训练的网络进行微调训练一个小型的模型这种方案主要适用的场景是用于比较简单的任务场景情况，可以设计
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2023-11-13 11:48:30
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文章目录前言一、数据集二、训练一个基准模型二、使用数据增强在小型数据集上训练一个神经网络 前言深度学习的一个基本特性就是能够独立地在训练数据中找到有趣的特征，无须人为的特征工程，而这只在拥有大量训练样本时才能实现。特别是对于输入样本的维度非常高（比如图像）的问题。所谓“大量”样本是相对的，即相对于你所要训练网络的大小和深度而言。但如果模型很小， 并做了很好的正则化（提高范化能力），同时任
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2024-01-15 13:38:03
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介绍深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等许多视觉理解任务上都取得了重大突破。一个关键的原因是大规模数据集的可用性，比如 ImageNet，这些数据集支持对深度模型的培训。然而，数据标记是昂贵的，特别是对于密集的预测任务，如语义分割和实例分割。此外，在对模型进行训练之后，很难将模型应用于新类的预测。与机器学习算法不同的是，人类只看到几个例子就能很容易地从图像中分割出一个新概念。人类和机器
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2024-04-15 13:39:58
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基础：逻辑回归Logistic 回归模型的参数估计为什么不能采用最小二乘法？logistic回归模型的参数估计问题不能“方便地”定义“误差”或者“残差”。 对单个样本：第i层的权重W[i]维度的行等于i层神经元的个数，列等于i-1层神经元的个数；第i层常数项b[i]b[i]维度的行等于i层神经元的个数，列始终为1。对m个样本,用for循环不如用矩阵快，输入矩阵X的维度为（nx
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2024-01-17 14:15:26
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先验知识： 快速傅立叶变换 第二章： 卷积(convolution)：卷积操作可获取图像区域不同类型特征。 汇合(pooling)：汇合等操作可对这些特质进行融合和抽象。 卷积核(convolution keras),激活函数(activation function)，感受野(receptive filed) 多层卷积汇合等操作的堆叠，各层得到的深层特征逐渐从泛化特征（边缘纹理）过度到高
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2023-11-14 21:47:40
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目录0. 前言1. 数据增强处理2. 为什么要数据增强？ 3. 模型训练4. 测试集上的性能5. 小结0. 前言本文（以及接下来的几篇）介绍如何搭建一个卷积神经网络用于图像分类的深度学习问题，尤其是再训练数据集比较小的场合。通常来说，深度学习需要大量的数据进行训练，尤其是像在图像处理这种通常数据维度非常高的场合。但是当你没有一个足够大的数据集进行训练的时候应该怎么办呢？解决训练数据集太小
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2024-01-30 07:32:03
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“Few-shot learning”被翻译成“小样本学习”，而不是“Few-dataSet learning”翻译出来的“小样本”。拿文本分类来说，传统的Deep learning 是让模型学会在给定的类上对模型input进行分类，利用众多的(input，label)对进行模型分类功能的拟合：F()这个分类模型只知道了在现有类型(label1,label2,...,labeln)对input进行
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2023-10-20 08:26:14
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深度孪生自注意力网络:小样本条件下的多维时间序列分类引言1 相关基础1.1 孪生神经网络1.2 自注意力网络2 深度孪生自注意力网络2.1 动机2.2 实现2.3 验证3 结论4 参考 引言本文解读了一种新的小样本条件下的多维时间序列的不均衡多分类算法，即聚类降采样+深度孪生自注意力网络(重点解读)。从功能上讲，聚类降采样是面向数据不均衡的数据重采样方法，而深度孪生自注意力网络是一种面向小样本条
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2023-08-08 12:55:04
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一、孪生神经网络（Siamese network） 1.1 网络介绍孪生神经网络简单的来说就是权重共享的网络，如下所示：孪生网络是一种模型，图中的Network可以是CNN，也可是ResNet 等等其他网络。Network1和Network2可以是同一种网络，这时候在实际操作中就相当于是一个网络，同时Network1和Network2也可以是不同的网络，也就是说Network1可以是CN
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2023-09-06 13:16:49
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当前人工智能领域的成功，往往依赖于机器算力的提升以利用大量的数据，但人类智能却可以利用以往的经验针对新的问题从少量的样本中进行有效的学习。在现实中，随着更多应用场景的涌现，人们也将必然面临更多数据不足的问题，因此如何能够让机器像人类一样能够利用学习经验从小样本中进行有效学习，成为一个重要的研究方向。目前，成功的深度神经网络往往依赖于大量训练数据和训练时间，当训练数据较少时，神经网络通常容易过拟合，
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2023-12-21 12:27:27
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原文：Assran M, Caron M, Misra I, et al. Masked Siamese Networks for Label-Efficient Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2204.07141, 2022.源码：https://github.com/facebookresearch/msn我们提出了掩码孪生网络(Masked Siames
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2024-01-06 20:30:15
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神经网络：表述Neural Networks: Representatio1.非线性假设Non-linear hypothese我们之前学习的线性回归和逻辑回归都有这样的一个缺点：当特征太多负荷会非常大。 例如我们要训练一个分类器，让它检测一个图像，来判断图像是否为一辆汽车： 我们人来看当然是一目了然的事情，但是对计算机来说它只是一堆数字而已。 所以我们想到了在样本集里面，我们分为是车和不是车的两
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2023-12-21 12:16:50
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文章目录灰色预测模型相关基本概念GM(1,1)模型的使用步骤GM(1,1)模型的拓展模型GM(1,1)模型的注意事项BP神经网络预测模型的注意事项 灰色预测模型相关基本概念系统的分类：白色系统：系统的信息是完全明确的。灰色系统：系统的部分信息已知，部分信息未知。黑色系统：系统的内部信息完全未知。灰色预测概述：对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是对一定范围内变化的、与时间有关的灰色
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2023-08-14 15:21:13
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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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RNNRNN（循环神经网络）是一种以序列数据为输入来进行建模的深度学习模型，可用于股价预测、天气温度预测、文本生成、 网络评论情感分析、机器翻译等场景 缺点：1、计算速度慢 2、短期记忆保存，不适合保存长期信息（对短期信息敏感，缺乏长期信息的依赖） 优势：1、能处理任意长度的输入 2、模型大小不随输入长度影响 3、计算过往的历史数据 4、权重共享LSTMLSTM
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2024-03-11 08:21:12
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SVM能实现功能即在给出的正负样本中找到一条分割线（面），将正负样本分割出来。而这条分割线（面）即我们所说的分类器，其记录的正样本的特征，以及和负样本的区别。当有新的样本过来时，则通过和分类器比较即可分辨出新的样本是否属于正样本行列。 以车辆识别为例，SVM的一般使用步骤如下：1、获取正负样本。前面说了SVM能够找到一条存在与正负样本之间的分割线（面），那么何为正负样本呢？所谓正样本，即
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2024-04-16 10:36:19
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1.什么是相互作用网络图？生物网络是复杂网络，也是以系统科学的思想研究生命科学的桥梁。网络中的节点可以是蛋白质，基因，RNA或DNA等，网络的边对应节点之间的物理、生化或功能上的相互作用。生物分子之间的相互作用并不是一成不变的，反应在基因调控网络上，则节点之间的边会因时间、空间或外部环境的变化而发生变化。网络比较和分析是生物网络的研究重点。网络中生物分子及其相互作用的显著变化，形成差异性网络，这种
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2023-08-17 07:37:37
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