few-shot transfer learning | BriefGPT

关键词few-shot transfer learning

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CPL: 计数器事实提示学习用于视觉和语言模型
本文提出了一种新的对视觉和语言模型进行计数事实学习（counterfactual prompt learning，CPL）的方法，该方法同时采用反事实生成和对比学习的方法，在一个联合优化框架中从真实和反事实例子中学习更具有普适性的 prom
PDF2 years ago
重新思考 Few-shot 视觉语言转换学习的任务抽样
提出了一种新的模型无关多任务微调算法（MAMF）并探究了任务抽样对于有效进行少样本学习的影响，表明 MAMF 在五个少样本视觉语言分类任务上表现比经典的微调更佳，旨在为少样本学习提供新的见解，并鼓励探究更好的任务抽样策略。
PDF2 years ago
EMNLP标注丰富场景下自然语言解释的小样本领域迁移学习
本文研究了利用少量标注语言解释的迁移学习方法在无领域语言理解任务中的应用，并将其成功应用于代词消解和基于 commonsense 的验证等任务中。
PDF3 years ago
ACL自监督对比学习：面向对话代理的高效用户满意度预测
该研究开发了一种利用自监督对比学习和少样本迁移学习的方法，能显著减少标注数目，并提高面向未知领域技能的泛化性能。
PDF4 years ago
ECCV基于 $n$ 参考的显著性预测迁移学习
提出了一种少样本迁移学习的范式来预测缺乏足够数据的新域中的显著性映射，在来自现有大规模数据集的知识迁移方面实现高效率，并且该框架在不同数据集对之间实现了显著性能的提升。
PDF4 years ago
CLOSURE: 评估 CLEVR 模型的系统泛化能力
本文研究了当前用于处理 CLEVR 数据集的一些模型的泛化，提出了一种基于闭包基准测试的方法，结果显示，当前流行的模型在处理普遍化方面往往表现不佳；作者提出了一种新的向量模块神经网络体系结构，能够增强 NMN 模型的系统性泛化能力，并且研究
PDF5 years ago