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中文论文 |《基于深度神经网络的少样本学习综述》

最近深度神经网络已经在监督识别任务上取得了令人振奋的突破,但是深度神经网络要求每个类都有足够多的且完全标注的训练数据。如何从少数训练样本中学习并识别新的类别,对于深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。针对如何解决少样本学习的问题,全面总结了现有的基于深度神经网络的少样本学习方法,涵盖了方法 所用模型、数据集及评估结果等各个方面。具体地,针对基于深度神经网络的少样本学习方法,提出将其分为四种 类别,即数据增强方法、迁移学习方法、度量学习方法和元学习的方法;对于每个类别,进一步将其分为几个子类别,并且在每个类别与方法之间进行一系列比较,以显示各种方法的优劣和各自的特点。最后,强调了现有方法的局限性,并指出了少样本学习研究领域的未来研究方向.

原文地址:http://www.arocmag.com/article/02-2020-08-002.html

部分摘录如下:

本文分享自微信公众号 - 机器学习与生成对抗网络(AI_bryant8)

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原始发表时间:2020-05-08

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