少数ショット学習 (FSL) の定義と実際の応用

ローショット学習 (LSL) とも呼ばれるフューショット学習 (FSL) は、トレーニングに限られたデータセットを使用することを特徴とする機械学習方法です。

機械学習の一般的な方法は、モデルをトレーニングするためにできるだけ多くのデータを提供することです。これは、データの量が多ければ多いほど、トレーニングされたアルゴリズムの効果が高まるためです。ただし、コストも増加します。データ分析と機械学習のコストを削減するために、少数ショット学習の目標は、必要なデータ量を減らすことです。少数ショット学習手法を使用することで、より少ない量のデータで正確なモデルをトレーニングでき、時間とリソースを節約できます。

少数ショット学習とゼロショット学習の違いは何ですか?

少数ショット学習は、トレーニング データ セットで使用できるサンプルの数が少ない場合に、機械学習が正しいインスタンス クラスを予測できるようにすることを目的としています。

ゼロショット学習は、トレーニング データ セット内のそのクラスに属するインスタンスにさらされることなく、正しいクラスを予測することを目的としています。

ゼロショット学習と少数ショット学習は、画像分類、セマンティック セグメンテーション、画像生成、オブジェクト検出、および自然言語処理アルゴリズムで一般的に使用されます。

少数ショット学習の実際的な応用例は何ですか?

文字認識、画像分類、オブジェクト認識、ジェスチャ認識、オブジェクト追跡、部品ラベル付け、画像検索、画像生成、画像記述、シーン位置認識、3D オブジェクトの形状ビュー再構築、動作予測を処理するためのコンピューター ビジョン、イベント検出、ビデオ分類など。

自然言語処理 (NLP): 解析、翻訳、文章補完、感情分類、ユーザー意図分類、テキスト分類など。

オーディオ処理: 音声クローン、音声変換、言語間の音声変換など。

ロボット: 動作の模倣、操作動作、視覚的なナビゲーション、継続的な制御などを学習します。

その他のアプリケーション: モノのインターネット分析、数学的曲線フィッティング、数学的論理的推論

少数ショット学習は Python でどのように実装されますか?

少数ショット学習プロジェクトを実装するには、ユーザーは Python で次のライブラリ/リポジトリを参照できます。

Pytorch – Torchmeta: 簡単にベンチマークできる小規模ショット分類および回帰問題用のライブラリ複数の問題が発生し、再現可能であること。

FewRel: 100 を超える関係と、さまざまなドメインにわたる多数の注釈付きインスタンスを含む、大規模な少数ショットの関係抽出データセット。

メタ転移学習: このリポジトリには、Few-Shot Learning 用のメタ転移学習の TensorFlow および PyTorch 実装が含まれています。

Few Shot: スモールショット学習研究を再現するための、クリーンで読みやすく、テスト済みのコードを含むリポジトリ。

Omniglot データセット上のプロトタイプ ネットワーク: Pytorch を介して「少数サンプル学習用のプロトタイプ ネットワーク」を実装します。

以上が少数ショット学習 (FSL) の定義と実際の応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。