Definisi dan aplikasi praktikal pembelajaran beberapa pukulan (FSL)

Few-shot learning (FSL), juga dikenali sebagai low-shot learning (LSL), ialah kaedah pembelajaran mesin yang dicirikan dengan menggunakan set data terhad untuk latihan.

Amalan biasa dalam pembelajaran mesin ialah menyediakan data sebanyak mungkin untuk melatih model, kerana lebih banyak jumlah data, lebih berkesan algoritma terlatih itu. Walau bagaimanapun, ini juga meningkatkan kos. Untuk mengurangkan kos analisis data dan pembelajaran mesin, matlamat pembelajaran beberapa pukulan adalah untuk mengurangkan jumlah data yang diperlukan. Dengan menggunakan teknik pembelajaran beberapa pukulan, kami boleh melatih model yang tepat dengan jumlah data yang lebih kecil, menjimatkan masa dan sumber.

Apakah perbezaan antara pembelajaran beberapa pukulan dan pembelajaran sifar pukulan?

Pembelajaran beberapa pukulan bertujuan untuk membolehkan pembelajaran mesin meramalkan kelas contoh yang betul apabila sebilangan kecil contoh tersedia dalam set data latihan.

Pembelajaran sifar pukulan bertujuan untuk meramal kelas yang betul tanpa terdedah kepada mana-mana kejadian kepunyaan kelas tersebut dalam set data latihan.

Pembelajaran sifar pukulan dan pembelajaran beberapa pukulan biasanya digunakan dalam klasifikasi imej, segmentasi semantik, penjanaan imej, pengesanan objek dan algoritma pemprosesan bahasa semula jadi.

Apakah aplikasi praktikal pembelajaran beberapa pukulan?

Penglihatan komputer untuk memproses pengecaman aksara, pengelasan imej, pengecaman objek, pengecaman gerak isyarat, pengesanan objek, pelabelan bahagian, pengambilan imej, penjanaan imej, penerangan gambar, pengecaman lokasi pemandangan, pembinaan semula paparan bentuk objek 3D, ramalan gerakan, pengesanan peristiwa, klasifikasi video, dsb.

Pemprosesan Bahasa Asli (NLP): penghuraian, terjemahan, pelengkapan ayat, klasifikasi emosi, klasifikasi niat pengguna, klasifikasi teks, dsb.

Pemprosesan audio: pengklonan suara, penukaran suara, penukaran suara merentas bahasa, dsb.

Robot: belajar meniru tindakan, belajar tindakan pengendalian, navigasi visual, kawalan berterusan, dsb.

Aplikasi lain: Analisis Internet Perkara, pemasangan lengkung matematik, penaakulan logik matematik

Bagaimanakah pembelajaran beberapa pukulan dilaksanakan dalam Python?

Untuk melaksanakan projek pembelajaran beberapa pukulan, pengguna boleh merujuk kepada perpustakaan/repositori berikut dalam Python:

Pytorch – Torchmeta: Perpustakaan untuk masalah klasifikasi dan regresi beberapa pukulan yang boleh menanda aras pelbagai masalah dengan Kebolehulangan dengan mudah.

FewRel: Set data pengekstrakan hubungan beberapa tangkapan berskala besar yang mengandungi lebih seratus hubungan dan sebilangan besar kejadian beranotasi merentas domain yang berbeza.

Pembelajaran Pemindahan Meta: Repositori ini mengandungi pelaksanaan pembelajaran pemindahan meta TensorFlow dan PyTorch untuk Pembelajaran Few-Shot.

Few Shot: Repositori yang mengandungi kod yang bersih, boleh dibaca dan diuji untuk menghasilkan semula penyelidikan pembelajaran kecil.

Rangkaian Prototaip pada Set Data Omniglot: Melaksanakan "Rangkaian Prototaip untuk Pembelajaran Sedikit Sampel" melalui Pytorch.

Atas ialah kandungan terperinci Definisi dan aplikasi praktikal pembelajaran beberapa pukulan (FSL). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!