融合零样本学习和小样本学习的弱监督学习方法综述 来源：《系统工程与电子技
2022-02-09 11:22
本文综述了康奈尔大学、康奈尔科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效样本数的类平衡损失(CB损失)。
2022-08-25 09:41
本文首先介绍了用小样本训练模型会导致的问题，再介绍了Few-Shot Learning的基本原理即三大思路下的方法。
2021-06-23 15:02
确定这个函数的依据是函数能够很好的解释训练样本，让函数输出值f(x)与样本真实标签值y之间的误差最小化，或者让训练样本集的对数似然函数最大化。这里的训练样本数是有限的，
2018-07-10 08:58
在机器学习中，训练模型的算法数据集包括：训练样本（Trainning Sample），检验
2020-01-16 09:25
大多机器学习任务是关于预测的。这意味着给定一定数量的训练样本，系统需要能推广到之前没见到过的样本。对训练
2018-05-25 15:34
基于图像的数据增强能够增加训练样本的多样性，如通过翻转、添加噪声等基础图像处理操作或根据现有数据生成新的样本进行数据集扩
2022-03-23 17:17
上面收的引入知识库+KNN的方法，缓解了模型参数需要强记忆训练样本的问题。此外，文中还通过KNN检索结果来指导模型的学习过程。
2022-10-09 17:33
什么是小样本学习？它与弱监督学习等问题有何差异？其核心问题是什么？来自港科大和第四范式的这篇综述论文提供了解答。 数据是
2023-06-14 09:59
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识别它在训练期间没有见到过的类，因为几乎不可能在所有潜在对象的图像上进行训练。我们将从几个
2022-11-01 14:21
