零样本和少样本学习

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转自： Deephub Imba 在本篇文章中，我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning)，它们在自然语言处理到计算机视觉中都有不同的应用场景。 少样本学习 在监督分类器中，所有的模型试图学习的是区分不同的对象的的特征，无论数据是什么形式存在的，例如图像、视频还是文本都是一样的。而·少样本学习的思想是通过比较数据来学习区分类，这样模型使用的数据更少，并且比经典模型表现得更好。在少样本学习中通常会使用支持集（support set）代替训练集。 少样本学习是一种元学习技术。元学习的意思是:学会学习。元学习是元认知的一个分支，研究的是对自身学习和学习过程的方法和认知过程。 支持集 支持集其实与训练集的数据是一样的，但由于学习方法不同所以我们称之为支持集。 K ………………………………