解锁小样本学习的3种典型方法

1. 小样本学习的典型方法包括基于模型微调、基于数据增强和基于度量学习。 2. 基于模型微调的小样本学习方法通过调整已有模型使之适配新数据，可通过合理的初始参数和学习率来快速适应新任务。 3. 基于数据增强的小样本学习方法旨在提升数据的多样性，可以利用生成式对抗网络生成新数据或通过构造泛化性能更强的特征提取器来增强数据多样性。 4. 小样本学习的发展受到人类学习过程的启发，力图突破数据数量对学习性能的限制，以解决传统机器学习方法在样本数据不充分时性能严重下降的问题。 5. 小样本学习的目标是利用较少的有监督样本数据去构建具有良好性能的机器学习模型，适用于某些学习任务只有少量数据或少量标注数据可供使用的情况。 6. 基于度量学习的小样本学习方法是一种基于迁移学习的方法，借助大规模数据集提取先验知识并迁移到新类别的小样本学习任务中去。 7. 度量学习通过给定的距离函数计算样本之间的距离，从而度量它们的相似度，可以结合深度学习提高相似度的表示能力。 8. 将深度学习与小样本学习结合的初步尝试是孪生网络，用于计算未知样本与每个类别已知样本的相似度，以实现类别预测。 9. 小样本学习方法在计算机视觉、图像识别、自然语言处理等领域得到广泛应用，为解决实际场景中数据不足的问题提供了有效途径。 10. 小样本学习的发展旨在突破数据数量对学习性能的限制，为机器学习在实际应用中提供更灵活、高效的解决方案。