Die Definition und praktische Anwendung von Few-Shot-Learning (FSL)

Few-Shot-Learning (FSL), auch Low-Shot-Learning (LSL) genannt, ist eine maschinelle Lernmethode, die sich durch die Verwendung begrenzter Datensätze für das Training auszeichnet.

Eine gängige Praxis beim maschinellen Lernen besteht darin, so viele Daten wie möglich zum Trainieren des Modells bereitzustellen, denn je größer die Datenmenge, desto effektiver ist der trainierte Algorithmus. Allerdings steigen dadurch auch die Kosten. Um die Kosten für Datenanalyse und maschinelles Lernen zu senken, besteht das Ziel des Fow-Shot-Lernens darin, die erforderliche Datenmenge zu reduzieren. Durch den Einsatz von Fear-Shot-Lerntechniken können wir genaue Modelle mit kleineren Datenmengen trainieren und so Zeit und Ressourcen sparen.

Was ist der Unterschied zwischen Wenig-Schuss-Lernen und Null-Schuss-Lernen?

Few-Shot-Learning zielt darauf ab, maschinelles Lernen zu ermöglichen, die richtige Instanzklasse vorherzusagen, wenn eine kleine Anzahl von Beispielen im Trainingsdatensatz verfügbar ist.

Zero-Shot-Learning zielt darauf ab, die richtige Klasse vorherzusagen, ohne Instanzen dieser Klasse im Trainingsdatensatz ausgesetzt zu sein.

Zero-Shot-Lernen und Wenig-Shot-Lernen werden häufig bei der Bildklassifizierung, semantischen Segmentierung, Bildgenerierung, Objekterkennung und Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.

Was sind die praktischen Anwendungen des Few-Shot-Lernens?

Computer Vision zur Verarbeitung von Zeichenerkennung, Bildklassifizierung, Objekterkennung, Gestenerkennung, Objektverfolgung, Teilekennzeichnung, Bildabruf, Bildgenerierung, Bildbeschreibung, Szenenorterkennung, Formansichtsrekonstruktion von 3D-Objekten, Bewegungsvorhersage, Ereigniserkennung, Videoklassifizierung usw.

Natural Language Processing (NLP): Analyse, Übersetzung, Satzvervollständigung, Emotionsklassifizierung, Benutzerabsichtsklassifizierung, Textklassifizierung usw.

Audioverarbeitung: Sprachklonen, Sprachkonvertierung, sprachübergreifende Sprachkonvertierung usw.

Roboter: Lernen Sie, Aktionen nachzuahmen, lernen Sie Bedienhandlungen, visuelle Navigation, kontinuierliche Steuerung usw.

Andere Anwendungen: Analyse des Internets der Dinge, mathematische Kurvenanpassung, mathematisch-logisches Denken

Wie wird das Wenig-Schuss-Lernen in Python implementiert?

Um Few-Shot-Lernprojekte zu implementieren, können Benutzer auf die folgenden Bibliotheken/Repositories in Python zurückgreifen:

Pytorch – Torchmeta: Eine Bibliothek für Few-Shot-Klassifizierungs- und Regressionsprobleme, die problemlos mehrere Probleme mit Wiederholbarkeit vergleichen kann.

FewRel: Ein umfangreicher Relationsextraktionsdatensatz mit wenigen Schüssen, der über hundert Relationen und eine große Anzahl annotierter Instanzen in verschiedenen Domänen enthält.

Meta-Transfer-Lernen: Dieses Repository enthält TensorFlow- und PyTorch-Implementierungen von Meta-Transfer-Lernen für Few-Shot-Lernen.

Few Shot: Ein Repository mit sauberem, lesbarem und getestetem Code zur Reproduktion von Small-Shot-Lernforschung.

Prototype Network on Omniglot Dataset: Implementierung eines „Prototype Network for Few-Sample Learning“ über Pytorch.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Definition und praktische Anwendung von Few-Shot-Learning (FSL). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!