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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我在做人脸检测试验的时候，发现了问题，别人的二分类器（判别是不是人脸）的阈值很高，大于90%点概率，而我的阈值要设置的很低10%点概率即认为是脸，经过观察，我的负样本数数量上比正样本数多的太多了，导致网络对负样本的判别有信心，对正样本判别能力微弱，猜测正负样本分布对阈值有影响，故上网找了这篇文章这篇博文是作者的一个实验笔记，研究一个”飞机-背景“二分类器在不同样本比例下精度，召回率的规律。1. 问
基本概念在大多数时候，你是没有足够的图像来训练深度神经网络的，这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。Few-shot Learning 是 Meta Learning形式化来说，few-shot 的训练集中包含了很多的类别，每个类别中有多个样本。在训练阶段，会在训练集中随机抽取 C 个类别，每个类别 K 个样本（总共CK 个数据），构建一个 meta-task，作为模型的支撑集（support
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2024-05-30 22:14:03
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小样本学习方法分类基于模型微调的小样本学习方法基于数据增强的小样本学习基于无标签数据的方法基于数据合成的方法基于特征增强的方法基于迁移学习的小样本学习基于度量学习的方法基于元学习的方法基于图神经网络的方法展望 小样本学习目标：从少量样本中学习到解决问题的方法。 本文将小样本学习分为基于模型微调、基于数据增强、基于迁移学习三种。 基于模型微调的小样本学习方法
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2023-11-03 18:57:36
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前言最近，从TensorFlow 迁移至 Pytorch， 所以诞生了这个仓库：NLP-Pytorch， 里面实现了一些文本分类的模型与阅读理解的模型。Github地址：https://github.com/songyingxin/TextClassification-Pytorch我认为文本分类任务对初学者是最友好的，且企业中大多数都是都需要文本分类， 很多情况下你去了公司实习，做文本分类的可能
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2024-08-07 20:23:43
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目前找不到论文配套代码, 本文弃坑)注意看数据特点适应的方法创新找两篇和项目相似的看数据量极少的怎么做的（心电图），和特征工程理论是否能用到高维小样本上用遗传编程(GP)多分类T. Wei, W. -L. Liu, J. Zhong and Y. -J. Gong, "Multiclass Classification on High Dimension and Low Sample Size D
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2024-07-30 16:57:21
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【论文翻译】小样本学习（Few-Shot Learning）背景和主要方向简介本文主要翻译自论文Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning的前两部分，这两部分对于小样本学习有了简要的介绍，并给出了形式上的定义，同时对于小样本学习在机器学习领域中的地位做出了梳理，并阐述了与机器学习相关问题的区别和联系。文章将小样本学
# 小样本分类适合的深度学习模型入门指南
在深度学习的应用场景中，小样本分类问题常常让人感到棘手。小样本分类是指在每个类别只有少量样本数据的情况下进行分类的任务。本篇文章将指导你如何实现适合小样本分类的深度学习模型，帮助你掌握基本的流程和代码实现。
## 流程概览
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集和整理小样本数据集 |
| 2. 数据增强 |
论文：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (arxiv.org) Code：PFENetAbstract最先进的sota语义分割方法需要足够的标记数据才能获得好的结果，如果不进行微调，很难处理看不见的类。因此，小样本分割被提出来学习一个仅通过少量样本就能快速适应新类别的模型。由于对训练类别高级语义信息的
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2024-03-23 12:21:25
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1.问题背景目前在做文本分类任务，按理说现在文本分类很成熟，基于bert进行分类基本就可以了。但是我这边任务有几个问题比较麻烦：（1）样本本身并不保证完全正确。（2）样本分类较多(50个类)而且分布极不均匀，有的几百，有的个位数。问题（1）的话，找业务方帮忙梳理数据，还好解决。问题(2)就是小样本分类问题了。于是百度看下其他大手子怎么处理这种小样本分类问题。主要是借鉴美团技术团队发布的文章：美团获
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2024-04-24 16:03:37
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基本概念小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)任务，顾名思义，就是能够仅通过一个或几个示例就快速建立对新概念的认知能力。实现小样本学习的方式也有很多，比如：度量学习、数据增强、预训练模型、元学习等等，其中元学习是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法。元学习(meta learning或learning to learn)，也称学会学习，元学习算法能够在学习不同任务的过程中积累
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2023-12-08 09:56:40
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# 如何实现机器学习小样本分类器
随着机器学习技术的飞速发展，小样本学习（Few-Shot Learning）成为了一个重要的研究领域。小样本分类器的目标是在样本数量极少的情况下进行有效的分类。这篇文章将为你详细介绍如何实现一个小样本分类器。我们将通过以下步骤来完成这一任务。
## 流程概述
在开始之前，我们可以先列出实现小样本分类器的基本流程：
| 步骤 | 描述
小样本研究结果可重复性较低全脑关联研究(BWAS)的目的是利用来自大脑扫描的数据，如磁共振成像(MRI)，来寻找大脑结构和/或功能的变化与认知和心理健康相关特征之间的联系。这种联系可能有助于我们预测或预防精神疾病，提高我们对人类认知能力的理解。然而，MRI较高的成本(每小时约1000美元)限制了BWAS的样本量(通常为25名参与者)，这使得它很难获得可重复的结果。这篇BWAS文章，评估了样本量对全
1，概述 目前有效的文本分类方法都是建立在具有大量的标签数据下的有监督学习，例如常见的textcnn，textrnn等，但是在很多场景下的文本分类是无法提供这么多训练数据的，比如对话场景下的意图识别，这个时候如果我们还以传统的深度学习模型+softmax的形式来分类的话，是极容易陷入过拟合的状态。因此就有很多人研究在少量样本下如何建模。one-shot learning，few-shot lea
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2024-01-17 13:54:44
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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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文章目录视频理解领域小样本学习调研报告0 前言1. 分类Action Genome(li Feifei2019)提出的分类：ProtoGAN提出的分类2. 常用数据集总结结论3. 开源代码TRX4. 论文简述4.1 [ProtoGAN: Towards Few Shot Learning for Action Recognition](https://arxiv.org/abs/1909.079
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2024-05-24 12:31:48
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01 小样本、不均衡样本在分类任务中普遍存在随着计算能力、存储空间、网络的高速发展，人类所积累的数据量正在快速增长，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，已渐渐融入到了我们的日常生活中。上述为机器学习领域分类任务的几个典型应用场景。在信用卡反欺诈场景中，大部分行为为正常刷卡，盗刷行为（为识别目标，定义为正样本）是小概率事件，甚至 1%都不到。同理，在用户离网告警场景中，大部分用户是正常的在网用户
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2024-01-01 12:46:41
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https://jina.ai/news/jina-classifier-for-high-performance-zero-shot-and-few-shot-classification/ 目前精度可以做到90%+，在
1. 小样本学习背景 Few-Shot Learning，国外一般叫缩写FSL，国内翻译为小样本学习。但是我觉得翻译的并不是很好，并没有体现FSL的核心思想。我的理解FSL的核心是通过某种方法（现在通常是元学习的方法）利用通用数据得到泛化能力较强的预训练模型，然后在下游任务中根据预训练模型微调或者其他方法得到新模型。所以FSL其实是
目录大样本抽样分布正态分布小样本抽样分布—t分布运用t分布构建小样本抽样均值的置信区间运用t分布进行小样本抽样均值检验大样本抽样分布对于大样本的抽样分布，由中心极限定理，无论总体分布是否为正态分布，其均值x_bar的抽样分布为近似正态分布，同时对于较大的n（n>=30），s将会是σ的优良估计。x_bar的抽样分布的置信区间可以使用z统计量来构建，z统计量为：x_bar的抽样分布的置信区间为：
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2024-04-17 14:21:21
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