Few-shot learning和Meta-learning

一. Few-shot learning（少样本学习）

1. 本质

N-way K-shot问题：分N类，训练集中每类只有K个样本。

2. 缺点

过拟合（overfitting）问题：由于训练数据少，模型在训练集上的效果还行，在测试集上的效果差。

3. 解决方法

数据增强：增加训练样本（如，将图片旋转90/180/270度）；
正则化技术。

二. Meta-learning（元学习/学习去学习 learning to learn）

1. 本质

从多个task中学习一个先验知识（prior），用于解决新的task。
a. 一个task：一个N-way K-shot任务/Few-shot learning任务
（内部包括训练集：support set；测试集：query set）；
b. 先验知识（prior）：对解决Few-shot learning问题很有帮助；
c. meta-training task：用于学习的多个task；
d. meta-testing task：要解决的task。

2. 分类

学习微调（Learning to Fine-Tune）
基于RNN的记忆（RNN memory Based）
度量学习（Metric Learning）

【参考】
Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）概述

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