few-shot problem | BriefGPT

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时序图网络中新节点的动态链接预测
使用基于元学习原理的新型模型对新节点的动态链接预测进行建模，通过在时间编码器和预测器中融入元学习范式，实现了对新节点的快速适应并取得了卓越的性能。
PDF9 months ago
IJCAI基于图采样的分子属性预测元学习
为了有效利用分子和性质之间的多对多关系，我们提出了一种基于图采样的元学习（GS-Meta）框架来解决少样本分子属性预测问题。在五个常用基准测试中，GS-Meta 方法在 ROC-AUC 上始终优于现有技术 5.71％-6.93％，并验证了每
PDFa year ago
CVPR基于组合知识转移的长尾识别
本研究提出了一种新的长尾识别策略，通过无需训练的知识迁移实现尾部类别的少样本问题，利用类原型和学习的余弦分类器的互补特征向量，使用注意力机制将普通类别的学习分类器特征选择和重组，为稀有类别提供更高质量的表示，实现了对新类别的不断扩展，并在保
PDF3 years ago
MMMetaAdvDet：面向演化型对抗攻击的鲁棒性检测
通过元学习方法构建的双网络框架，旨在解决深度神经网络在遇到少量样本的新对抗攻击时检测精确度低的问题。在 CIFAR-10，MNIST 和 Fashion-MNIST 三个数据集上实验表明，该方法相比于传统的对抗攻击检测方法具有更高的有效性。
PDF5 years ago