导读：论文提出了新的少样本目标检测算法，创新点包括Attention-RPN、多关系检测器以及对比训练策略，另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD，在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中，不需要fine-tune。论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.01998
Introduction不同于正常的目标检测任务，few-show目标检测任
近期在解决一个符合指数分布的样本处理的问题时，做了一个如果，然后须要做一个小实验确认基于如果而简单推导出的理论的正确性。 首先是如果：给定一个总个数为 N 的样本集，样本集中元素符合指数分布，即在样本集 S 里的每个元素 X 的值都符合參数为 lambda 的指数分布 X~Exp(lambda). 那么，如果我另给定一个长度 n 。来对全部的样
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2024-07-04 15:47:45
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一、常规参数1.1 epoch 是指所有的训练数据都要跑一遍。假设有6400个样本，在训练过程中，这6400个样本都跑完了才算一个epoch。一般实验需要训练很多个epoch，直到LOSS稳定后才停止。1.2 batch_size 中
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2024-05-29 10:08:26
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1，引言 现在的机器学习和深度学习任务都依赖于大量的标注数据来训练，而人类的学习过程并不是这样的，人类可以利用过去学得的知识，在新的问题上只需要少量的样例就可以学得很好。FSL就是这样一个任务，期待像人类一样，能利用一些先验知识，在新的问题上只需要少量样本。2，概述 本节给出了FSL的定义，并且根据机器学习中的误差分解理论，认为FSL任务中最小化经验风险是不可信的，这也是FSL难以训练的原因2
1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-Shot Learning（
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2023-08-02 20:33:34
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本科毕设记录（一）————小样本综述综述问题定义相关的领域核心问题经验风险最小化（Empirical Risk Minimization）不可靠的经验风险最小化（Unreliable Empirical Risk Minimizer）解决方法数据增强模型算法未来工作问题技术应用理论论文总结 论文链接[1904.05046] Generalizing from a Few Examples: A S
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2023-12-03 06:44:54
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由V. N. Vapnik教授等人创立的统计学习理论是一种专门的小样本理论，这一方法数学推导严密，理论基础坚实。基于这一理论近年提出的支持向量机（Support Vector Machines 简称SVM）方法，为解决基于数据的非线性建模问题提供了一个新思路。SVM方法是一种具有严密理论基础的计算机学习的新方法，它已经成为计算机学习、模式识别、计算智能、预测预报等领域的热点技术，受到国内外的广泛关
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2024-07-31 08:31:45
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前话：对现在的数据
量和技术而已，统计检验(主要是针对5000以下的
小样本)已成为一种探索性的分析工具且被渐渐遗忘。但是由于上学接触过这么多次，还是总结一下。统计检验主要看两个值，p-value 和 alpha。 p-value就是算出统计量所代表的在原假设为真的前提下的一个指标，根据小概率事件原则，这个指标不应该很小，所以p-value小到一定程度（也就是事先给的alpha），也就是p<al
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2024-04-10 09:04:24
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小样本学习(FSL)的定义:机器学习的一种，它学习用到的经验中只有少量样本有关于任务的监督信号。 为什么要进行小样本学习：由于高质量的标注数据其实在现实工作中还是比较少的，所以利用小样本就能做好深度学习任务对于样本不够的任务是非常重要的，它可以降低数据的收集以及标注，可以让人工智能更像人类，能够举一反三，还能处理一些罕见的场景，例如隐私、伦理等。 经典的小样本学习方法：Siam
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2023-10-31 11:34:34
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首先说什么是置换检验？ 总体意思就是：对于两个样本，先计算两个样本的原始均值差，然后进行放回性的抽取样本操作，每一次抽取的时候，都计算两个组的均值差，这样有多少次抽样就有多少个均值差，然后看看有多少个均值差在实际均值差之上，也就是得到实际均值差在这里的位置，根据位置就得到了P值。因为多个均值差的排列接近正态分布。 适用范围：对于小样本试验，用T检验或者wilcox检验都有误差，不太准确，因而使用置
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2024-09-05 13:14:26
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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
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2024-08-09 09:27:45
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摘要机器学习在数据密集型应用中非常成功，但当数据集很小时，它常常受到阻碍。为了解决这一问题，近年来提出了小样本学习(FSL)。利用先验知识，FSL可以快速地泛化到只包含少量有监督信息的样本的新任务中。在这篇论文中，我们进行了一个彻底的调研，以充分了解FSL。从FSL的正式定义出发，我们将FSL与几个相关的机器学习问题区分开来。然后指出了FSL的核心问题是经验风险最小化是不可靠的。基于先验知识如何处
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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目录：一、点估计 1、矩估计法 2、顺序统计量法 3、最大似然法 4、最小二乘法二、区间估计 1、一个总体参数的区间估计：总体均值的区间估计总体比例的区间估计总体方差的区间估计 2、两个总体参数的区间估计：两个总体均值之差的区间估计两个总体比例之差的区间估计两个总体方差比的区间估计 三、样本量的确定 1、估计总体均值时样本量的确定 2、估计总体比例时样本量的确定 
解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。 解决方式分为： 一、相关方法总结 1、采样 采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversamp
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2024-10-30 17:00:21
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随着大数据时代的到来,深度学习模型已经在图像分类、文本分类等任务中取得了先进成果。但深度学习模型的成功,很大程度上依赖于大量训练数据。而在现实世界的真实场景中，某些类别只有少量数据或少量标注数据，而对无标签数据进行标注将会消耗大量的时间和人力。与此相反，人类只需要通过少量数据就能做到快速学习。小样本学习(few-shot learning)[2,3]的概念被提出，使得机器学习更加靠近人类思维.本文
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2024-05-21 19:08:36
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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。这篇综述论文已被 ACM Computing Surveys 接收，作者还建立了 GitHub repo，用于
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2023-12-12 19:04:51
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大家好，这里是NewBeeNLP。实体识别是信息抽取领域中比较重要的任务，其在学术界和工业界都是有很广泛的应用前景。但是当前实体识别任务强依赖于大量精细标注的数据，导致很难适应于快速迭代与实际业务快速发展的脚步。为了能够快速地在某个新的领域知识内，使用非常少的标注数据来达到更好效果，尤其是在学术界成为当前比较热门的话题。总的来说，引入新的研究课题—— 小样本实体识别（Few-shot Named
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2023-12-29 23:20:52
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一.介绍：小样本学习，属于元学习的一种。目的是让机器具有自我判别的先验知识。 比如说，我们想要训练对3类图片分别是 猪，牛，羊的模型，传统的监督学习是拿这3类的大量数据进行训练，然后得到一个模型。
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2023-11-28 13:39:17
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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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