作者 | Nine 整理 | NewBeeNLPFew shot learning（小样本学习）就是要用很少量标注样本去完成学习任务，前几天有同学在交流群里问关于小样本NER的资源，今天一起来看一篇Amazon AI Lab在ACL2022上发表的论文。论文：Label Semantics for Few Shot Named Enti
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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# 小样本机器学习：在数据稀缺时的智慧选择
在机器学习和深度学习领域，大量的数据通常被认为是成功的关键。然而，在现实世界中，尤其是在医疗、金融和个性化推荐等领域，获得大量标注样本的成本往往高得令人无法承受。在这种情况下，小样本机器学习（Few-Shot Learning）应运而生，成为一种极具潜力的解决方案。本文将为您介绍小样本机器学习的基本概念，以及用Python实现的一些基础示例。
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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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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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KDD步骤： 数据清理 数据集成 数据选择 数据变换 数据挖掘 模式评估 知识表示数据挖掘概念： 从大量的、错综复杂的数据中挖掘哪些令人感兴趣的（易被理解、新颖的、潜在有用的、非平凡的）模式或知识构成数据挖掘算法的三要素： 模式记述语言 模式评价 模式探索数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理过程的决策过程。主要方法 分类 聚类 相关规则 回归 其他如何处理噪音数据?
# 小样本机器学习入门指南
## 1. 引言
小样本机器学习是指在数据样本数量较少的情况下进行学习和预测的技术。在传统机器学习中，通常需要大量的训练数据，而小样本学习则旨在解决这一问题。本文将逐步教你如何实现一个简单的小样本机器学习项目，包括数据准备、模型选择、训练和评估等步骤。
## 2. 整体流程
下面是实现小样本机器学习的步骤概述：
| 步骤 | 内容
小样本学习和元学习基础知识人工智能最终依赖于大数据中学习。很难用很少的数据快速概括一个模型。相反，人类可以快速应用他们过去学到的东西来学习新事物。一个重要的方向是缩小人工智能与人类之间的差距。通过有限数据进行学习。少样本学习（few-shot learning）深度学习是data hunger的方法， 需要大量的数据，标注或者未标注。少样本学习研究就是如何从少量样本中去学习。拿分类问题来说,每个类
样本大小指在一次实验研究中参与个体或收集记录的数量。样本大小很重要，因为它会直接影响估计总体参数的精度。本文针对该主题，通过示例让你对样本大小、置信度、置信区间有基本的理解。什么是置信区间实际应用中通常对衡量总体参数感兴趣，总体参数是描述总体的一些特征。假如我们想了解某个地区所有人员的平均身高。但如果对每个人进行测量太费时费力，通常做法是从总体随机抽取一些样本，然后使用样本估计总体参数。 举例，我
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2024-01-03 12:50:36
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维度灾难：随着维度（如特征或自由度）的增多，问题的复杂性（或计算算代价）呈指数级增长的现象。高维空间的反直觉示例：单位球体积：一维，二维，三维的 长度/面积/体积 都有公式计算，而高维的计算公式是这样的：d维空间半径为r的球体体积公式：单位球体积与维度之间的关系图示：在高维空间中，球体内部的体积与表面积处的体积相比可以忽略不计，大部分体积都是分布在边界的：高维空间中的欧式距离：d维空间样本x1和x
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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作者：Erinlp（知乎同名）方向：信息抽取一、简介在UIE出来以前，小样本NER主要针对的是英文数据集，目前主流的小样本NER方法大多是基于prompt，在英文上效果好的方法，在中文上不一定适用，其主要原因可能是：中文长实体相对英文较多，英文是按word进行切割，很多实体就是一个词；边界相对来说更清晰；生成方法对于长实体来说更加困难。但是随着UIE的出现，中文小样本NER 的效果得到了突破。二、
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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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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1.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
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2023-12-06 19:17:48
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1. 小样本小样本是样本的一种，其与"大样本"相对，通常指样本容量小于或等于30的样本（也有规定指样本容量小于50）。在研究分析中，必须使用统计量的精确分布来进行统计推断。当样本容量 n ≤30 的时侯，构造统计量一般不能借助于大样本理论。随着社会科学的发展，越来越多的研究学科需要用到统计学的概念和分析方法。而由于学科特点的限制，许多学科无法获得大量的统计数据，如农田种植和工业实验等数据。受限于样
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2024-01-31 17:12:49
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# Python机器学习小样本问题解析
随着机器学习的广泛应用，许多研究者和工程师都开始关注小样本学习（Few-Shot Learning）。小样本学习的目标是从有限的数据中学习出有效的模型，这在许多实际应用中都颇具挑战性。本文将探讨Python在小样本学习中的应用，并通过代码示例帮助大家快速上手。
## 小样本学习的概念
小样本学习是一种机器学习方法，旨在使模型能够在仅有少量标记数据的情况
原创
2024-10-18 07:19:15
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1 概念小样本学习（few-shot learning，FSL）旨在从有限的标记实例（通常只有几个）中学习，并对新的、未见过的实例进行识别。 相比于传统的深度学习和机器学习方法，小样本学习能够更好地模拟人类的学习方式，因为人类在学习新事物时通常只需要很少的示例即可，即从人工智能到人类智能转变。首先，在FSL设置中，通常有三组数据集，包括支持集S、查询集Q和辅助集A。S中的实例类别已知，Q中实例类别
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2024-08-13 11:33:56
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目标：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；在充分样本场景下，性能仍然有一定提升；一、NLP文本增强文本增强根据是否依据文本的标签做数据增强分为无条件的文本增强，和有条件的文本增强。无条件文本增强词汇短语替换：基于词典的同义词替换（EDA：Easy Data Au
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2024-07-27 09:37:13
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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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