機器學習最近取得了很大的進展，但仍然有一個主要的挑戰(zhàn)：需要大量的標記數(shù)據(jù)來訓練模型。

有時這種數(shù)據(jù)在現(xiàn)實世界中是無法獲得的。以醫(yī)療保健為例，我們可能沒有足夠的x光掃描來檢查一種新的疾病。但是通過少樣本學習可以讓模型只從幾個例子中學習到知識!

所以少樣本學習(FSL)是機器學習的一個子領(lǐng)域，它解決了只用少量標記示例學習新任務的問題。FSL的全部意義在于讓機器學習模型能夠用一點點數(shù)據(jù)學習新東西，這在收集一堆標記數(shù)據(jù)太昂貴、花費太長時間或不實用的情況下非常有用。

少樣本學習方法

支持樣本/查詢集:使用少量圖片對查詢集進行分類。

少樣本學習中有三種主要方法需要了解：元學習、數(shù)據(jù)級和參數(shù)級。

• 元學習：元學習包括訓練一個模型，學習如何有效地學習新任務;
• 數(shù)據(jù)級：數(shù)據(jù)級方法側(cè)重于增加可用數(shù)據(jù)，以提高模型的泛化性能;
• 參數(shù)級：參數(shù)級方法旨在學習更健壯的特征表示，以便更好地泛化到新任務中

元學習

元學習(學習如何學習)。這種方法訓練一個模型學習如何有效地學習新任務。這個模型是關(guān)于識別不同任務之間的共同點，并使用這些知識通過幾個例子快速學習新東西。

元學習算法通常在一組相關(guān)任務上訓練模型，并學習從可用數(shù)據(jù)中提取與任務無關(guān)的特征和特定于任務的特征。任務無關(guān)的特征捕獲關(guān)于數(shù)據(jù)的一般知識，而任務特定的特征捕獲當前任務的細節(jié)。在訓練過程中，算法通過僅使用每個新任務的幾個標記示例更新模型參數(shù)來學習適應新任務。這使得模型可以用很少的示例推廣到新的任務。

數(shù)據(jù)級方法

數(shù)據(jù)級方法側(cè)重于擴充現(xiàn)有數(shù)據(jù)，這樣可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)的底層結(jié)構(gòu)，從而提高模型的泛化性能。

主要思想是通過對現(xiàn)有示例應用各種轉(zhuǎn)換來創(chuàng)建新的示例，這可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)的底層結(jié)構(gòu)。

有兩種類型的數(shù)據(jù)級方法：

• 數(shù)據(jù)增強：數(shù)據(jù)增強包括通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)應用不同的轉(zhuǎn)換來創(chuàng)建新的示例；
• 數(shù)據(jù)生成：數(shù)據(jù)生成涉及使用生成對抗網(wǎng)絡(GANs)從頭生成新的示例。

數(shù)據(jù)級的方法：

參數(shù)級方法目標是學習更健壯的特征表示，可以更好地泛化到新的任務。

有兩種參數(shù)級方法：

• 特征提取：特征提取涉及從數(shù)據(jù)中學習一組特征，可以用于新任務;
• 微調(diào)：微調(diào)包括通過學習最優(yōu)參數(shù)使預訓練的模型適應新任務。

例如，假設你有一個預先訓練好的模型，它可以識別圖像中的不同形狀和顏色。通過在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)模型，只需幾個示例，它就可以快速學會識別新的類別。

元學習算法

元學習是FSL的一種流行方法，它涉及到在各種相關(guān)任務上訓練模型，以便它能夠?qū)W習如何有效地學習新任務。該算法學習從可用數(shù)據(jù)中提取任務無關(guān)和任務特定的特征，快速適應新的任務。

元學習算法可以大致分為兩種類型:基于度量的和基于梯度的。

基于度量的元學習

基于度量的元學習算法學習一種特殊的方法來比較每個新任務的不同示例。他們通過將輸入示例映射到一個特殊的特征空間來實現(xiàn)這一點，在這個空間中，相似的示例放在一起，而不同的示例則分開很遠。模型可以使用這個距離度量將新的示例分類到正確的類別中。

一種流行的基于度量的算法是Siamese Network，它學習如何通過使用兩個相同的子網(wǎng)絡來測量兩個輸入示例之間的距離。這些子網(wǎng)絡為每個輸入示例生成特征表示，然后使用距離度量(如歐幾里得距離或余弦相似度)比較它們的輸出。

基于梯度元的學習

基于梯度的元學習學習如何更新他們的參數(shù)，以便他們能夠快速適應新的挑戰(zhàn)。

這些算法訓練模型學習一組初始參數(shù)，只需幾個例子就能快速適應新任務。MAML (model - agnostic元學習)是一種流行的基于梯度的元學習算法，它學習如何優(yōu)化模型的參數(shù)以快速適應新任務。它通過一系列相關(guān)任務來訓練模型，并使用每個任務中的一些示例來更新模型的參數(shù)。一旦模型學習到這些參數(shù)，它就可以使用當前任務中的其他示例對它們進行微調(diào)，提高其性能。

基于少樣本學習的圖像分類算法

FSL有幾種算法，包括：

• 與模型無關(guān)的元學習(Model-Agnostic Meta-Learning)：MAML是一種元學習算法，它為模型學習了一個良好的初始化，然后可以用少量的例子適應新的任務。
• 匹配網(wǎng)絡 （Matching Networks）：匹配網(wǎng)絡通過計算相似度來學習將新例子與標記的例子匹配。
• 原型網(wǎng)絡（Prototypical Networks）：原型網(wǎng)絡學習每個類的原型表示，根據(jù)它們與原型的相似性對新示例進行分類。
• 關(guān)系網(wǎng)絡（Relation Networks）：關(guān)系網(wǎng)絡學會比較成對的例子，對新的例子做出預測。

與模型無關(guān)的元學習

MAML的關(guān)鍵思想是學習模型參數(shù)的初始化，這些參數(shù)可以通過一些示例適應新任務。在訓練過程中，MAML接受一組相關(guān)任務，并學習僅使用每個任務的幾個標記示例來更新模型參數(shù)。這一過程使模型能夠通過學習模型參數(shù)的良好初始化來泛化到新的任務，這些參數(shù)可以快速適應新的任務。

匹配網(wǎng)絡

匹配網(wǎng)絡是另一種常用的少樣本圖像分類算法。它不是學習固定的度量或參數(shù)，而是基于當前支持集學習動態(tài)度量。這意味著用于比較查詢圖像和支持集的度量因每個查詢圖像而異。

匹配網(wǎng)絡算法使用一種注意力機制來計算每個查詢圖像的支持集特征的加權(quán)和。權(quán)重是根據(jù)查詢圖像和每個支持集圖像之間的相似性來學習的。然后將支持集特征的加權(quán)和與查詢圖像特征連接起來，得到的向量通過幾個全連接的層來產(chǎn)生最終的分類。

原型網(wǎng)絡

原型網(wǎng)絡是一種簡單有效的少樣本圖像分類算法。它學習圖像的表示，并使用支持示例的嵌入特征的平均值計算每個類的原型。在測試過程中，計算查詢圖像與每個類原型之間的距離，并將原型最近的類分配給查詢。

關(guān)系網(wǎng)絡

關(guān)系網(wǎng)絡學習比較支持集中的示例對，并使用此信息對查詢示例進行分類。關(guān)系網(wǎng)絡包括兩個子網(wǎng)絡:特征嵌入網(wǎng)絡和關(guān)系網(wǎng)絡。特征嵌入網(wǎng)絡將支持集中的每個示例和查詢示例映射到一個特征空間。然后關(guān)系網(wǎng)絡計算查詢示例和每個支持集示例之間的關(guān)系分數(shù)。最后使用這些關(guān)系分數(shù)對查詢示例進行分類。

少樣本學習的應用

少樣本學習在不同的領(lǐng)域有許多應用，包括：

在各種計算機視覺任務中，包括圖像分類、目標檢測和分割。少樣本學習可以識別圖像中不存在于訓練數(shù)據(jù)中的新對象。

在自然語言處理任務中，如文本分類、情感分析和語言建模，少樣本學習有助于提高語言模型在低資源語言上的性能。

在機器人技術(shù)中使用少數(shù)次學習，使機器人能夠快速學習新任務，適應新環(huán)境。例如，機器人只需要幾個例子就可以學會撿起新物體。

少樣本在醫(yī)療診斷領(lǐng)域可以在數(shù)據(jù)有限的情況下識別罕見疾病和異常，可以幫助個性化治療和預測病人的結(jié)果。

總結(jié)

少樣本學習是一種強大的技術(shù)，它使模型能夠從少數(shù)例子中學習。它在各個領(lǐng)域都有大量的應用，并有可能徹底改變機器學習。隨著不斷的研究和開發(fā)，少樣本學習可以為更高效和有效的機器學習系統(tǒng)鋪平道路。