Apr, 2020

基于知识引导的小样本文本分类度量学习

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TL;DR本文介绍了使用外部知识来提升深度学习文本分类模型的 few-shot 学习能力，从而实现少量标注数据就能获得高性能的目的。作者在此基础上提出了一种新的参数生成网络，其能够利用外部知识生成关系网络参数，并将这些参数应用于多个任务中，以实现多个任务之间度量的转换。实验结果表明这种方法优于已有的 few-shot 文本分类模型。
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发现论文，激发创造
  • 多度量参数下的多样化小样本文本分类

    提出了一种自适应度量学习方法，该方法能够从元训练任务中获得一组评估度量，并自动确定最佳加权组合，以捕捉自然语言领域中新的 few-shot 任务的复杂任务变化。在真实情感分析和对话意图分类数据集上进行了广泛的定量评估，结果表明所提出的方法在预测准确性方面表现优于现有的 few shot learning 算法。

    May, 2018

  • Few-Shot 识别的知识图谱迁移网络

    该研究提出了一种基于知识图谱的网络模型，通过在少量训练数据的基础上进行信息传递和语义相关性分析，实现在大规模数据集上进行 few-shot 的学习，取得了较好的效果。

    Nov, 2019

  • 基于元度量学习的小样本学习

    本文提出一种基于元度量学习的学习方法，在 $k$-shot $N$-way 和多样化领域任务及灵活标签数量等新设置中均具有优异性能。

    Jan, 2019

  • 基於知識轉移的少樣本物體檢測

    本文提出了一种基于少量样本和元学习的物体检测方法，使用原型知识转移和基于图的显式先验知识，验证了该方法在 PASCAL VOC 数据集上的有效性。

    Aug, 2020

  • 大边界少样本学习

    在 Few-shot learning 的背景下，该研究论文探索了如何使用大边距原则改进基于度量的 Few-shot learning 方法的泛化能力，通过在训练中将分类损失函数增加大边距距离损失函数，实现学习更有区分度的度量空间，实验证明这种方法可以有效提高现有模型的性能。

    Jul, 2018

  • 多模态原型网络用于少样本学习

    该论文提出了一种跨模态特征生成框架，利用文本数据来弥补计算机视觉任务中数据稀缺的不足，进而提高分类结果，并在实验中证明该方法的有效性。

    Nov, 2020

  • 预训练语言模型用于简短文本自然语言生成

    该文提出了少样本自然语言生成（Few-shot natural language generation）任务，设计了基于内容选择和语言建模的模型架构，表现良好。

    Apr, 2019

  • 基于度量的小样本图分类

    本研究针对数据稀缺度的问题，提出了一种利用距离度量学习方法和基于图表征学习的分类模型的 few-shot 学习方法，同时在嵌入空间中实现了任务驱动嵌入，最后提出了一种基于 MixUp 的在线数据增强技术。

    Jun, 2022

  • 基于度量无关条件嵌入的小样本学习

    提出了一种新的神经网络结构，利用基于目标图像的条件来学习高质量的类别表示，采用动态学习方式进行类别之间的对比，对 Caltech-UCSD 鸟类细粒度分类任务取得了最先进的性能。

    Feb, 2018

  • 一次性学习的匹配网络

    本研究使用深度神经网络和度量学习的思想，建立了一种学习新概念的框架，从而不需要微调以适应新的类别类型，并在视觉和语言任务中定义了一次性学习问题，实验结果表明，在 Imagenet 数据集上，准确率从 87.6% 提高到 93.2%，在 Omniglot 数据集上，准确率从 88.0% 提高到 93.8%。

    Jun, 2016