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Low-Shot Learning from Imaginary Data
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神经网络
人类可以快速学习新的视觉概念,也许是因为他们可以很容易地从不同的角度想象出新的物体的样子。结合这种对新概念产生幻觉的能力,可能有助于机器视觉系统进行更好的低视角学习,也就是说,从少数例子中学习概念。我们提出了一种新的低镜头学习方法,使用这个想法。我们的方法建立在元学习(“学习学习”)的最新进展之上,通过将元学习者与产生额外训练例子的“幻觉者”结合起来,并共同优化两种模式。我们的幻觉器可以整合到各种元学习者中,并提供显著的收益:当只有一个训练示例可用时,分类精度提高了6点,在具有挑战性的ImageNet low-shot 分类基准上产生了最先进的性能。
狼啸风云
2021-06-10
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自训练和半监督学习介绍
分类算法
监督学习
腾讯云测试服务
编程算法
当涉及到机器学习分类任务时,用于训练算法的数据越多越好。在监督学习中,这些数据必须根据目标类进行标记,否则,这些算法将无法学习独立变量和目标变量之间的关系。但是,在构建用于分类的大型标记数据集时,会出现两个问题:
狼啸风云
2020-12-02
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