近日，Facebook 开源了一个新型库 Opacus，它支持使用差分隐私来训练 PyTorch 模型，扩展性优于目前的 SOTA 方法。同时，Opacus 库支持以最少代码更改来训练模型，且不会影响训练性能，并允许在线跟踪任意给定时刻的隐私预算。 Opacus 库开源地址：https://github.com/pytorch/opacusOpacus 库的目标受众主要为
1. 摘要本文主要讨论了推荐系统中小样本的问题，首先提出推荐系统中可能遇到小样本的问题，然后介绍了必要的数据知识——点估计和区间估计，之后结合具体案例解答“多少样本量算是小样本“和“小样本该如何处理”这两个问题。2. 应用场景推荐系统中，构建离线召回列表或利用模型进行pCTR或pCVR打分，就是利用最近一段时期的历史行为预估最近一段时期的未来行为，这里有两个基本假设： 1，历史行为和未来行为具有相
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2024-05-17 16:17:10
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论文名称：Inverse is Better! Fast and Accurate Prompt for Few-shot Slot Tagging论文作者：侯宇泰，陈成，罗先镇，李博涵，车万翔出处：哈工大SCIR1. 简介在本文中，我们探索了如何更好的将提示学习（Prompt）方法运用到小样本槽位标注任务上。基于Prompt的方法将目标任务转化为语言模型建模任务，减少了预训练任务和目标任务之间的
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2024-08-14 13:47:02
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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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第四章 过度拟合与模型调优4.4 Brodnjak-Vonina 等（ 2005 ）提出了一种在食品科学研究中检测样本油脂类别的方法。在此方法中，他们使用气象色谱仪（一个能够分离样本化学物质的仪器）测量了油脂中7 种不同的脂肪酸。这些测量将被用来预测食物样本中含有的油脂类型。他们使用了96 个含有七种油脂的样本进行建模 。这些数据可以在caret 包中输入data(oil)得到。油脂的类
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2024-05-09 21:43:39
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目录 前言课题背景与意义课题实现一、数据集二、设计思路三、相关代码示例最后?前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和
熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。数据预处理数据预处理技术包括：聚集、抽样、维规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换。属性的类型：标称（定性的）值仅仅是不同的名字，即只提供足够的信息以区分对象，如ID，性别。序数（定性的）值提供足够信息确定对象
1. ICCV_2019: Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Few-shot Learning (Faster/ Mask R-CNN)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.13032.pdf代码链接：https://yanxp.github.io/metarcnn.html
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2024-08-28 21:18:27
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一.数据探索：对样本数据的结构和规律进行分析的过程（数据质量分析 / 数据特征分析）。1.数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据【缺失值，异常值，不一致的值，重复数据及含有特殊符号的数据等】。缺失值分析： 记录的缺失/记录中某个字段信息的缺失 缺失值的处理：删除存在缺失值的记录/对可能值进行插补/不处理异常值分析： ①简单统计量分析 data.describe() #查看数据基本情况
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2024-08-23 14:06:55
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Hierarchical compositional representations for few-shot action recognition 文章于2023年发表于CVPR会议上的一篇论文。该会议是计算机视觉任务中的TOP会议。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.09424 开源地址：暂未开
近日，阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队、达摩院机器智能技术NLP团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表统一多NLP任务的预训练增强小样本学习算法UPT（Unified Prompt Tuning）。这是一种面向多种NLP任务的小样本学习算法，致力于利用多任务学习和预训练增强技术，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升大规模预训练语言模型在多种场景下的模型精度。论文
0、前言 考虑到多变量输入时间序列预测场景多，但是并不是所有场景下都拥有足量的标记数据进行回归模型的训练。正所谓“巧妇难为无米之炊”，受限于数据量，由于过拟合问题，很多回归预测方法都不适应，例如深受大家喜爱的深度学习方法LSTM。那么怎么打破僵局呢？难道真的只能采用传统不受限于数据量的方法吗？（并不是片面认为常规简便方法不好！）或者说等几十年后
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2024-03-07 13:09:41
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少样本学习是机器学习的一个子领域。它涉及到在只有少数训练样本和监督数据的情况下对新数据进行分类。只需少量的训练样
原创
2024-07-30 14:29:10
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目录1. motivation2. contribution3. Static alternatives to the mean1) 空间中值原型2) 相似度加权原型4. Learning a prototype aggregator1) TraNFS2) 训练/优化流程5. 实验部分6. 总结1. motivation在对新类进行训练时，FSL方法通常假定支持集是干净的，也就是样本标记是准确的。
本人只是个小白，此帖子只是在搜帖子搜不到最终答案的情况下，翻阅了书籍，并将积累的内容对大家做诠释。一、研究背景在大数据时代，我们获取数据的方式多种多样。根据统计学理论，在针对分类变量之间的相关性上，可以使用卡方检验，来检验两组分类变量之间是否相互独立。二、探索结果本次使用了chat-GPT等大模型工具搜索答案，chat-GPT给出的答案只是基于一些资料及课本上的内容，真实情况需对它进行不断的训练，
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2024-07-10 03:17:26
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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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感知机1.感知机模型2.感知机学习策略2.1数据集的线性可分性2.2感知机的学习策略3.感知机学习算法 1.感知机模型感知机是一种二分类的线性分类模型，是神经网络和支持向量机的基础，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值 感知机是通过划分一个超平面把不同类别的数据分开，可以理解为一条直线划分开一个二维平面中不同类型数据一样，属于线性模型，针对现实生活中很多复杂的非线形问题，单
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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前言小样本学习（Few-Shot Learning）是近几年兴起的一个研究领域，小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务。 小样本学习存在的意义？近些年，以深度卷积神经网络为代表的深度学习方法在各类机器学习任务上取得了优异的成绩——很多任务上已经超越了人类表现。狂欢背后，危机四伏。因为这些深度学习方法work的关键之一是海量标注数据的支持。但是在工业界，很多时候难以获得海量的训练数据，
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2023-08-14 14:38:06
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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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