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什么是少量12博下载app?

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少量12博下载app指的是使用很少量的训练数据来开发AI模型的各种算法和技术。很少有12博下载app尝试让AI模型在暴露于相对较少的训练实例后就可以识别和分类新数据。与传统的训练方法相比,很少有训练 机器12博下载app 模型,通常使用大量的训练数据。快速12博下载app是 主要用于计算机视觉。

为了更好地掌握短镜头12博下载app的直觉,让我们更详细地研究一下这一概念。我们将研究少拍12博下载app背后的动机和概念,探索各种类型的少拍12博下载app,并从高层次介绍少拍12博下载app中使用的一些模型。最后,我们将研究一些用于少量12博下载app的应用程序。

什么是少量12博下载app?

“少量12博下载app”描述了训练机器12博下载app模型的实践 最少的数据量。 通常,机器12博下载app模型是在大量数据上训练的,越大越好。但是,出于几个不同的原因,少拍12博下载app是重要的机器12博下载app概念。

使用一次性12博下载app的原因之一是,它可以大大减少训练机器12博下载app模型所需的数据量,从而减少标注大型数据集所需的时间。同样,通过使用通用数据集创建不同的样本,一次性12博下载app可以减少为各种任务添加特定功能的需求。理想情况下,少量12博下载app可以使模型更健壮并能够基于较少的数据识别基于对象的模型,从而创建更通用的模型,而不是通常使用高度专门化的模型。

少拍12博下载app是最常用的 计算机视觉 领域,因为计算机视觉问题的性质需要大量数据或灵活的模型。

子类别

短语“少拍”12博下载app实际上只是使用很少的训练示例的一种12博下载app类型。由于您仅使用“一些”训练示例,因此,一些“少拍”12博下载app的子类别也涉及使用最少数据量进行的训练。 “一次性”12博下载app是模型训练的另一种类型,它涉及在仅看到物体的一个图像之后教模型识别物体。一次12博下载app和几次12博下载app中使用的一般策略是相同的。请注意,术语“很少”12博下载app可以用作笼统术语,用于描述使用很少数据训练模型的任何情况。

少量12博下载app的方法

很少有人12博下载app的方法可以归为以下三类之一:数据级方法,参数级方法和基于度量的方法。

数据级方法

数次12博下载app的数据级方法在概念上非常简单。为了在没有足够训练数据的情况下训练模型,您可以获取更多训练数据。数据科学家可以使用多种技术来增加他们拥有的训练数据量。

类似的训练数据可以备份您正在训练分类器的确切目标数据。例如,如果您正在训练分类器来识别特定种类的狗,但是缺少许多您要分类的特定物种的图像,则可以包含许多狗的图像,这将有助于分类器确定组成狗的一般特征。

数据扩充可以为分类器创建更多训练数据。这通常涉及对现有训练数据进行转换,例如旋转现有图像,以便分类器从不同角度检查图像。 GAN也可以根据他们从您所拥有的训练数据中的一些真实示例中学到的知识来生成新的训练示例。

参数级方法

元12博下载app

少拍12博下载app的一种参数级方法涉及使用一种称为“元12博下载app”。元12博下载app涉及 教模特12博下载app 哪些功能在机器12博下载app任务中很重要。这可以通过创建一种方法来调节如何探索模型的参数空间来实现。

元12博下载app利用两种不同的模型:教师模型和学生模型。 “老师”模型和“学生”模型。教师模型12博下载app如何封装参数空间,而学生算法12博下载app如何识别和分类数据集中的实际项目。换句话说,教师模型12博下载app如何优化模型,而学生模型12博下载app如何分类。教师模型的输出用于训练学生模型,向学生模型展示如何协商因训练数据太少而导致的大参数空间。因此,元12博下载app中的“元”。

快速12博下载app模型的主要问题之一是,由于它们经常具有高维空间,因此它们很容易在训练数据上过拟合。限制模型的参数空间可以解决此问题,尽管可以通过应用正则化技术并选择适当的损失函数来实现,但使用教师算法可以显着提高几次触发模型的性能。

少量12博下载app分类器模型(学生模型)将努力根据所提供的少量训练数据进行归纳,并且通过教师模型将其定向到高维参数空间中,可以提高其准确性。这种通用架构被称为“基于梯度的”元12博下载app器。

训练基于梯度的元12博下载app器的完整过程如下:

  1. 创建基础12博下载app者(老师)模型
  2. 在支持集上训练基本12博下载app者模型
  3. 具有查询的基础12博下载app者返回预测集
  4. 对元12博下载app者(学生)进行分类错误导致的损失培训

元12博下载app的变化

与模型无关的元12博下载app 是一种用于增强我们上面介绍的基于梯度的基本元12博下载app技术的方法。

正如我们上面所介绍的那样,基于梯度的元12博下载app器使用了教师模型获得的先前经验。 自我调整提供更准确的预测 少量的训练数据。但是,从随机初始化的参数开始意味着模型仍然可能潜在地过度拟合数据。为了避免这种情况,通过限制教师模型/基础模型的影响来创建“模型不可知”元12博下载app器。代替直接针对教师模型做出的预测损失训练学生模型,而是针对自身模型的预测损失训练学生模型。

对于训练的每一集,均与模型不可知的元12博下载app者:

  1. 当前元12博下载app器模型的副本已创建。
  2. 在基本模型/教师模型的帮助下对副本进行培训。
  3. 该副本返回训练数据的预测。
  4. 计算的损失用于更新元12博下载app器。

公制12博下载app

度量12博下载app方法设计几次12博下载app模型 typically involve基本距离指标的使用 在数据集中的样本之间进行比较。余弦距离之类的度量12博下载app算法用于根据查询样本与支持样本的相似性对查询样本进行分类。对于图像分类器,这意味着仅根据表面特征的相似性对图像进行分类。选择图像的支持集并将其转换为嵌入向量后,对查询集执行相同的操作,然后将两个向量的值进行比较,并使用分类器选择值与向量化查询集最接近的类。

一种更高级的基于指标的解决方案是“原型网络”。原型网络将数据点聚在一起,将聚类模型与上述基于度量的分类结合在一起。像在K均值聚类中一样,针对支持和查询集中的类计算聚类的质心。然后应用欧氏距离度量来确定查询集与支持集的质心之间的差异,将查询集分配给任何更接近的支持集类。

其他大多数少有的12博下载app方法只是上述核心技术的变体。

少量12博下载app的应用

快速12博下载app在以下领域的许多不同子领域都有应用 数据科学,例如计算机视觉, 自然语言处理,机器人技术,医疗保健和信号处理。

在计算机视觉空间中进行少量12博下载app的应用程序包括有效的字符识别,图像分类,对象识别,对象跟踪,运动预测和动作定位。快速12博下载app的自然语言处理应用程序包括翻译,句子完成,用户意图分类,情感分析和多标签文本分类。可以在机器人技术领域使用很少的12博下载app方法,以帮助机器人从仅几次演示中了解任务,让机器人12博下载app如何执行动作,移动和导航周围的世界。鲜为人知的药物发现是AI医疗保健的新兴领域。最后,少拍12博下载app在声学信号处理中得到了应用,声学信号处理是分析声音数据的过程,使AI系统仅基于几个用户样本或从一个用户到另一个用户的语音转换来克隆语音。

专门从事以下工作的Blogger和程序员 Machine Learning Deep Learning 话题。 Daniel希望帮助他人将AI的力量用于社会公益。