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    从少数示例中泛化:介绍小样本学习(Few-shot Learning,FSL

    核心论点: FSL 是一种有前景的机器学习范式,它专门处理训练集中只有少量带标签样本的情况。 FSL 的核心问题在于经验风险最小化器的不可靠性,这使得在小样本场景下学习变得困难。...利用先验知识,FSL 方法可以从数据、模型和算法三个维度来有效解决前述核心问题。 采用的研究方法: 论文首先明确了 FSL 的正式定义,并详细区分了 FSL 与其他相关机器学习问题之间的差异。...对现有的 FSL 工作进行了全面的文献回顾,并根据如何利用先验知识处理核心问题,从数据、模型和算法三个视角对 FSL 方法进行了分类。...以下是论文中提到的一些关键点,用于区分 FSL 与其他学习问题: 定义:FSL 是一种机器学习问题,其中目标任务(T)的训练集(E)只包含少量的监督信息样本。...挑战:FSL 面临的挑战是在少量样本上学习到泛化能力强的模型,这在传统的机器学习问题中不作为主要考虑。 通过上述比较,论文明确了 FSL 的独特性和它在机器学习领域中的定位。

    91100

    基于NXP i.MX28 MPU的疫情监控平台1-交叉编译环境搭建

    指定解压路径,不指定则默认解压到当前目录 解压完成之后,交叉编译工具链,即gcc/g++/gdb等工具的路径在 /opt/gcc-4.4.4-glibc-2.11.1-multilib-1.0/arm-fsl-linux-gnueabi...主机系统没有安装 32 位兼容库,在使用交叉编译工具的时候可能会出现错误: arm-fsl-linux-gnueabi-gcc: 没有那个文件或目录 4.编译第一个ARM Linux程序——Hello.../opt/gcc-4.4.4-glibc-2.11.1-multilib-1.0/arm-fsl-linux-gnueabi/bin/arm-fsl-linux-gnueabi-gcc hello.c...6.2 iMX287A交叉编译工具链添加到环境变量 临时设置 export PATH=$PATH:/opt/gcc-4.4.4-glibc-2.11.1-multilib-1.0/arm-fsl-linux-gnueabi...bashrc文件 sudo vi ~/.bashrc #在文件最后添加一行 export PATH=$PATH:/opt/gcc-4.4.4-glibc-2.11.1-multilib-1.0/arm-fsl-linux-gnueabi

    1.6K30

    万字长文教你设备树语法 | 设备树实例解析

    ,因此 linux 内核 arm 架构下添加了很多开发板的适配文件: 这些 c 文件仅仅用来适配某款开发板,对于 Linux 内核来说并没有提交什么新功能,但是每适配一款新的开发板就需要一堆文件,导致...compatible = "fsl,imx6ull-14x14-evk", "fsl,imx6ull"; 开发板上的音频芯片采用的欧胜 WM8960,sound 节点的 compatible 属性值如下...: compatible = "fsl,imx6ul-evk-wm8960","fsl,imx-audio-wm8960" 使用的时候,sound 这个设备首先使用第一个兼容值在 Linux 内核中查找...内核对于设备树节点的描述 Linux 内核使用 device_node 结构体来描述一个设备树节点,定义在文件include/linux/of.h文件中。...include/linux/ioport.h中。

    6.9K61

    ICLR 2021 | 基于自监督学习的小样本分类,代码已开源

    实际上,最近的两项工作[1, 2]提议通过在 FSL 模型中添加辅助 SSL 代理任务来将 SSL 集成到 FSL 中。...它表明 SSL 学习目标与 FSL 的学习目标是互补的,将它们结合起来可以提高 FSL 的性能。...本文将IEPT 与两组基线进行比较:(1)最近的基于 SSL 的 FSL 方法 (2) 代表性的/最新的 FSL 方法(无 SSL)。...2、IEPT 也明显优于仅使用实例级别代理任务的两种基于 SSL 的 FSL 方法,证明了元集级别的SSL 到 FSL 的集成的重要性。...由于IEPT 以 ProtoNet 作为基线方法,因此获得的提升证明了 SSL 为 FSL 带来了显著收益。如表3所示,本文也证明了IEPT在细粒度 FSL 和跨域 FSL 设置上的有效性。 ?

    1.5K40

    什么是小样本学习?这篇综述文章用166篇参考文献告诉你答案

    近期出现的小样本学习(Few-Shot Learning,FSL)方法旨在解决该问题。FSL 利用先验知识,能够快速泛化至仅包含少量具备监督信息的样本的新任务中。 这篇论文对 FSL 方法进行了综述。...首先,该论文给出了 FSL 的正式定义,并厘清了它与相关机器学习问题(弱监督学习、不平衡学习、迁移学习和元学习)的关联和差异。然后指出 FSL 的核心问题,即经验风险最小化方法不可靠。...最后,这篇文章提出了 FSL 的未来研究方向:FSL 问题设置、技术、应用和理论。 论文概览 该综述论文所覆盖的主题见下图: ? 我们选取介绍了该综述论文中的部分内容,详情参见原论文。...FSL 方法分类 根据先验知识的利用方式,FSL 方法可分为三类: ? FSL 方法解决少样本问题的不同角度。 基于此,该研究将现有的 FSL 方法纳入此框架,得到如下分类体系: ?...数据 此类 FSL 方法利用先验知识增强数据 D_train,从而扩充监督信息,利用充足数据来实现可靠的经验风险最小化。 ?

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