浅层贝叶斯元学习用于实现现实世界中的小样本识别

ICCVJan, 2021

浅层贝叶斯元学习用于实现现实世界中的小样本识别

Shallow Bayesian Meta Learning for Real-World Few-Shot Recognition

Xueting Zhang, Debin Meng, Henry Gouk, Timothy Hospedales

TL;DR本文介绍了一种名为 MetaQDA 的贝叶斯元学习模型，其特点是在元学习分类器层面上实现 few-shot 学习。实验表明，这种方法在跨领域 few-shot 学习中具有鲁棒的性能，并能更好地预测不确定性。

Abstract

Current state-of-the-art few-shot learners focus on developing effective training procedures for feature representations, before using simple, e.g. nearest centroid, classifiers. In this paper, we take an orthogonal approach that is agnostic to the features used and focus exclusively on meta-

few-shot learning meta-learning classifier layer bayesian uncertainty calibration

发现论文，激发创造

贝叶斯模型无关元学习

本文提出一种新的贝叶斯模型无关元学习方法，结合可伸缩的基于梯度的元学习和非参数变分推断，通过一个有原则的概率框架去学习复杂的不确定性结构，并且在 meta-update 时使用鲁棒的贝叶斯 meta-update 机制防止过拟合。此方法在各种任务中展现了准确性和鲁棒性。

Jun, 2018

通过深度核进行少样本元学习的贝叶斯方法

使用深度核函数的贝叶斯元学习方法（DKT）可应用于小数据集问题，提供了多种优势，实验结果优于多种现有算法，并可将复杂的元学习程序替换为简单的贝叶斯模型。

Oct, 2019

可微凸优化的元学习

提出了一种名为 MetaOptNet 的元学习方法，该方法使用线性预测器作为基本学习器来学习用于少样本学习的表示，并表现出了在一系列少样本识别基准测试中，在特征大小和性能之间提供更好的折衷方案，并取得了最先进的性能。

Apr, 2019

对抗性鲁棒少样本学习：一种元学习方法

本研究旨在开发 Adversarial Querying 算法以生成对小样本图像分类具有鲁棒性的元学习器，并比较其与迁移学习方式的性能表现，结果表明在 Mini-ImageNet 和 CIFAR-FS 等图像分类任务上，该方法具有远优于传统迁移学习方法的鲁棒表现。

Oct, 2019

现实场景下的带有区域定位的小样本学习

介绍了三个无需参数的改进方案（a）基于将交叉验证适应到元学习的更好的训练流程，（b）使用有限的边界框注释来定位目标的新型架构，以及（c）基于双线性汇总的特征空间的简单无需参数的扩展，这些改进共同使得算法能够在真实世界的识别问题中表现更好。

Apr, 2019

概率模型无关元学习

该论文提出了一种概率元学习算法，能够从模型分布中采样模型，并且在模型适应新任务时注入噪声来减少任务模糊性，实验结果表明，该方法可以在模糊的少样本学习问题中采样出可信的分类器和回归器，并且阐述了如何利用对模糊性的推理来解决活跃学习问题。

Jun, 2018

SimpleShot: 重新审视最近邻分类在少样本学习中的应用

本文主要研究了基于简单特征变换的最近邻分类器在 few-shot 学习上的精度，并发现在 miniImageNet 数据集中，使用平均值减法和 L2 归一化的最近邻分类器在三个设置上优于之前的结果。

Nov, 2019

Few-shot 优化的广义强化元学习

提出了一种基于强化学习和元学习的框架来解决 few-shot learning 问题，通过稳定的损失函数来学习最佳的优化算法，从而实现了对参数的更新。实验结果表明该方法在准确率和 NDCG 指标上均超过了现有的替代方法，并且可扩展到网络结构搜索。

May, 2020

深度元学习：在概念空间中学习学习

通过引入深层元学习作为组成部分，将深度学习的表示能力融入到元学习中，通过建立一个刻画高级概念的表征空间，可以有效地改进原先的元学习算法，从而实现对于各种少样本图像识别问题中识别率的提升。

Feb, 2018

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