摘要本文为少样本异常检测（FSAD），这是一种实用但尚未被研究的异常检测（AD），少样本意味着在训练中只为每个类别提供有限数量的正常图像。现有的少样本异常检测的研究主要使用的是 一类别一模型 学习范式，而类别间的共性尚未被探索。受人类探测异常的启发，将有问题的图像与正常图像进行比较，我们在这里利用配准，这是一种固有可跨类别泛化的图像对齐任务，作为代理任务来训练类别不可知的异常检测模型。在测试过程中
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2024-01-14 13:26:29
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# 少样本NLP阅读理解模型
在自然语言处理（NLP）领域，阅读理解是一个重要的任务，它要求模型从给定的上下文中理解问题，并从中找到相应的答案。传统的NLP模型通常需要大量的标注数据来训练，然而，少样本学习是一个现实的挑战，因为在某些领域或任务中，获取大量的标注数据可能是困难或不可行的。
为了解决少样本NLP阅读理解的挑战，研究人员提出了许多创新的方法，其中一种方法是使用迁移学习和元学习的思想
原创
2023-09-10 15:10:23
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一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：JayLou娄杰（NLP算法工程师，信息抽取方向）前言在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。正式介绍之前，我们首先需要思考什么才是一种好的解决少样本困境的方案？本文尝试给出了三个层次的评价策略，我们希望采取相关数据增强或弱监
原创
2020-12-22 19:41:19
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作者：JayLou娄杰前言在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。正式介绍之前，我们首先需要思考什么才是一种好的解决少样本困境的方案？本文尝试给出了三个层次的评价策略，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
原创
2023-05-01 08:27:55
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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
导读近年来，一些研究探讨了如何在不需要目标域监督的情况下，在额外数据集中使用隐式线索来帮助少样本检测器完善鲁棒任务概念。本综述从当前的经典和最新研究成果，以及未来的研究展望，从多方面进行了综述。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.00201摘要由于现实世界数据的长尾分布和削减数据收集和注释成本的迫切需求，学习适应具有少量标记数据的新类的少样本目标检测是一个迫
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2024-05-21 11:44:03
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少样本关系抽取任务的目标是通过利用极少量的标注数据训练（或Fine-Tuning）模型，使得模型可以快速学习到一个关系类别的特征，从而对这样只有极少数样本的类别进行准确分类。图2所示是少样本关系抽取任务的一个范式，初始网络参数f_θ使用少量关系Ri的实例进行训练或微调后得到参数f_(θi ),这组参数可以很好地用于提取对应的关系Ri。少样本学习中常见的实验设置一般被称为N-way-K-shot，N
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2024-02-03 21:51:10
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场景：样本少，且只有部分进行了标注。负样本类别（不是被标注的那些）不可穷尽，图像处理步骤：1，数据增强,扩充确认为普通苹果的样本数量 2，特征提取,使用VGG16模型提取图像特征 3，Kmeans模型尝试普通/其他苹果聚类，查看效果 4，Meanshift模型提升模型表现 5，数据降维PCA处理,提升模型表现环境：使用conda 安装： tensorflow-gpu 2.10.1 keras 2.
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2024-06-28 12:09:45
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每日英文What makes life dreary is the want of motive.没有了目的，生活便郁闷无光。Recommender：云不见作者：李学凯、吴桐桐、漆桂林在之前的文章中，我们已经介绍过了知识图谱是什么，知识图谱的表示，以及知识图谱的应用等相关主题。我们也提到过，知识图谱技术栈比较长，也给出了一些适合初学者进行学习的相关资料。在知识图谱构建技术栈中，关系抽取（Relat
样本数据不平衡是我们建模场景中经常遇到的问题，由于目标类别的分布占比差异较大，使得模型训练难以取得较好的拟合效果，甚至模型结果在实际应用中无效。举个最常见的例子，在信贷场景中构建反欺诈模型时，训练样本数据的欺诈目标群体往往是占比很少，必然需要我们对这种正负样本不平衡的情形进行处理，从而保证模型拟合训练的有效性，并获取满足实际需求的模型结果。 解决样本不平衡的常规方法主要有重采样、样本加权等维度，其
最近在接触用机器学习处理数据进行回归的任务，偶然看到一篇开源代码具有很好的代码规整性，所以通过写这一篇博客来介绍这部分代码。目录一、简介二、关键代码介绍2.1 得分函数2.2 验证函数2.3 评估函数三、公式化训练模型3.1 直接调用式训练3.2 手撕模型式训练四、模型测试五、总结一、简介
在Open AI的官方文档 GPT 最佳实践中，也给出了和上面这两大原则一脉相承的6大策略。分别是：写清晰的指示给模型提供参考（也就是示例）将复杂任务拆分成子任务给GPT时间思考使用外部工具反复迭代问题提示的结构指令（Instuction）告诉模型这个任务大概要做什么、怎么做，比如如何使用提供的外部信息、如何处理查询以及如何构造输出。这通常是一个提示模板中比较固定的部分。一个常见用例是告诉模型“你
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2024-06-18 15:15:06
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一 线性回归（最小二乘法）假设我们有n个样本数据，每个数据有p个特征值，然后p个特征值是线性关系。即对应的线性模型写成矩阵的形式即是Y=XA由于样本与模型不一定百分百符合，存在一些噪声，即误差，用B表示，B也是一个向量即B=Y-XAY为样本值，XA为模型的计算值，即期望值误差的平方的计算公式Xi为行向量，A为列向量。最小二乘法的目标就是取得最小的e对应的A，由于方差的计算是一个二次函数
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2024-06-19 10:42:46
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# NLP 中的正样本与负样本
在自然语言处理（NLP）领域，样本的标注对于模型的训练至关重要。正样本和负样本是分类任务中最基本的概念。正样本是指符合特定条件的样本，而负样本则是指不符合这些条件的样本。在本篇文章中，我们将探讨正样本和负样本的定义、用途，并通过代码示例进行解释，最后用状态图和旅行图进行可视化。
## 正样本与负样本的定义
- **正样本**：在情感分析任务中，正样本通常是指带
背景介绍在常见的卷积神经网络中，采样几乎无处不在，以前是max_pooling，现在是strided卷积。以vgg网络为例，里面使用到了相当多的max_pooling 输入侧在左面（下面是有padding的，上面是无padding的），可以看到网络中用到了很多2x2的pooling同样，在做语义分割或者目标检测的时候，我们用到了相当多的上采样，或者转置卷积 典型的fcn结构，注意红色区分的de
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2024-08-08 12:01:25
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文章目录一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测二、小样本目标检测简介三、小样本目标检测的方法四、小样本目标检测现有的问题五、参考资料 一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测首先必须要分辨这两个概念。如果光看名字，我们可能会单纯的认为小样本就是代检测目标区域比较小，难以检测；少样本就是训练样本数量较少，难以训练。上面的理解其实是错的。看网上大部分的文章、博客、论文，小样本和少样本是等价的。所谓
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2024-02-04 20:58:00
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一1与传统的监督学习不同，few-shot leaning的目标是让机器学会学习；使用一个大型的数据集训练模型，训练完成后，给出两张图片，让模型分辨这两张图片是否属于同一种事物。比如训练数据集中有老虎、大象、汽车、鹦鹉等图片样本，训练完毕后给模型输入两张兔子的图片让模型判断是否是同一种事物，或者给模型兔子和狗的图片去判断。2训练的目的是靠着Support Set提供的一点信息，让模型判断出Quer
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2024-06-21 22:25:38
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Online Negative Example Mining论文链接背景：在模型训练中，大量的训练数据中会存在一些难以区分的负样本，找到这样的负样例再进行针对性地训练，能够对模型精度有一定的提升。在 two-stage 的目标检测方法中，经过区域生成算法或者网络生成的 region proposals 通常会经过正负样本的筛选和比例平衡后，才送入之后的检测网络进行训练。但是正负样本的定义和训练的比
一、主干网络（用以提取特征图）将研究数据集送入Backbone,进行特征图提取。经过不同的stride，得到不同尺寸大小的特征图。如图：输入图片尺寸为800x1024，C1得到的尺寸为400x512，C2为200x256，C3-C5尺寸如上图所示。将得到的C3-C5，经过1x1卷积横向链接，双线性插值自顶向下，相邻特征图进行融合，得到包含更多语义信息的特征图。对其进行3x3卷积操作，减少特征混叠现
作者：哈工大SCIR 陆鑫，田一间介绍近年来，随着自然语言处理技术的快速发展，人机对话系统受到了很多关注，并逐渐成为了学术界和工业界的研究热点。人机对话系统不断发展进步，应用范围不断扩大，人们对它也有了更高的要求，希望机器在关注回复内容的基础上，可以与人进行更深入的交流。近期的一些工作表明[10, 13, 15,16, 18-21, 23]，在人机对话系统中，除了回复内容之外，机器与人的情感交流也
