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少量的标签样本学习方法

高考 2025-08-29 07:24高考时间www.ettschool.cn

少量标签样本学习（Few-Shot Learning, FSL）是一种机器学习范式，旨在通过极少量标注样本（通常每类1-5个）实现新任务的快速适应。其核心思想是通过迁移先验知识或优化学习机制来弥补数据稀缺问题。以下是主要方法和技术：

1. 贝叶斯视角：利用先验知识指导模型从小数据集中泛化，例如通过模型选择或超参数调整。

2. 信息论视角：量化小样本中的有效信息量，设计数据增强技术或样本选择策略。

3. 优化视角：寻找最小化损失函数的参数，元学习算法常基于此设计。

1. 元学习（Meta-Learning）

目标：训练模型“学会学习”，通过多任务训练提取任务无关特征，快速适应新任务。

典型算法：

MAML：优化模型初始化参数，使模型在新任务上快速收敛。

Prototypical Networks：计算类原型向量，通过距离度量分类。

2. 数据级方法

数据增强：通过旋转、裁剪等变换生成多样化样本。

生成对抗网络（GANs）：合成新样本以扩充数据集。

3. 参数级方法

迁移学习：利用预训练模型（如ImageNet）提取通用特征，微调适配新任务。

特征提取：学习鲁棒的特征表示，提升跨任务泛化能力。

应用领域：图像分类、自然语言处理、机器人学等。

核心挑战：样本多样性不足导致过拟合，需结合领域知识优化模型。

若需进一步了解具体算法（如Siamese网络、Relation Network）或实战技巧（如小样本数据增强），可参考相关技术文档。