通过少样本任务的特征重新审视无监督元学习

Nov, 2020

通过少样本任务的特征重新审视无监督元学习

Revisiting Unsupervised Meta-Learning via the Characteristics of Few-Shot Tasks

Han-Jia Ye, Lu Han, De-Chuan Zhan

TL;DR本篇论文提出了基于无监督元学习（UML）的通用嵌入向量生成方式用于 few-shot learning，并结合数据增强、半标准化相似度、混淆实例合成、任务相关嵌入变换等技术，取得了显著优于以前 UML 方法和甚至优于有监督方法的成果。

Abstract

meta-learning has become a practical approach towards few-shot image classification, where "a strategy to learn a classifier" is meta-learned on labeled base classes and can be applied to tasks with novel classes. We remove the requirement of base class labels and learn generalizable e

meta-learning unsupervised meta-learning few-shot learning embedding-based classifiers data augmentations

发现论文，激发创造

无监督元学习用于少样本图像分类

本文提出了一个名为 UMTRA 的算法，它在分类任务中执行无监督，模型无关的元学习，通过随机采样和增强来创建合成的训练任务，且只需要一定少量的标签。该算法在几项基准测试上表现优异。

Nov, 2018

半监督少样本分类的元学习

本研究致力于发展一种在少量标记数据情况下对未标记数据进行分类的方法并提出一种新型 Prototypical Networks 和一种使用未标记数据的元学习算法来解实际问题，经过对 Omniglot、miniImageNet 和 ImageNet 进行实验，验证了这些算法可以使预测结果得到显著改进。

Mar, 2018

元学习的自适应任务采样

这篇论文提出了一种基于类对潜力的贪心采样方法，以改善元学习中的少样本分类问题的普适性表现。

Jul, 2020

元学习式的无监督学习

该篇研究通过无监督元学习方法，利用自动构建的任务，从无标记数据获取表征，并应用于多种下游分类任务中，相对于其他四种无监督学习方法的表征学习，显示出更好的性能。

Oct, 2018

元线性：探索针对少样本学习的简单元学习

本文探讨了在整个标签集上进行全分类的简单方法，并通过此方法在多个基准测试中取得了与现有技术相当的表现。同时，本文还对元学习与全分类目标在少样本学习中的权衡进行了深入分析。

Mar, 2020

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

Few-shot 学习的元学习方法：最新进展综述

该论文介绍了元学习在深度学习中的应用及其近期发展，涵盖度量、记忆、基于学习等方法，并探讨了当前的挑战和未来的研究方向。

Mar, 2023

自我监督元学习用于少样本自然语言分类任务

本文提出了一种自监督的方法来生成大量的 meta-learning 任务分布，通过这种方法，将 transformer 模型的预训练与 meta-learning 相结合，证明了这种方法能够在 NLP 任务上实现更好的少样本泛化。

Sep, 2020

低资源自然语言处理遇上无监督语言模型：元预训练再元学习用于少样本文本分类

使用元学习和无监督语言模型解决数据不足或需要适应未知分类的文本分类难题，并在情感分类数据集上表现出最先进的性能，因此预训练可能是更多 NLP 任务的少样本学习的有前途的解决方案。

Aug, 2019

元学习跨元任务进行少样本学习

本文提出了利用元任务之间的关系来辅助元学习的方法，分别考虑了在两种类型的元任务对上的关系，并提出了不同的策略来利用它们：1）有不相交类集的两个元任务，2）有相同类集的两个元任务，并给出了相应的新学习目标。然而由于实验中的一些错误，我们选择撤回本文。

Feb, 2020