技术标签: 元学习 深度学习 # 小样本学习 论文阅读笔记 半监督学习 小样本学习
本文提出一种基于半监督训练的小样本分类算法。所谓半监督就是在训练集中即包括带有标签的图片,也包含不带有标签的图片,作者认为人类在学习物品分类时,也会观察到许多非目标类别的物体,这种学习方式更加接近实际使用需求,并且可以提高算法的泛化能力。本文以原型网络(Prototypical Network)作为baseline,在此基础上提出了三种改进型,以满足无监督训练的需要。与原型网络(Prototypical Network)相似,训练集也划分为支持集与查询集,不同的是在支持集中还包含有不带有标签的图片,这些图片的类别既有支持集中需要训练的类别,也有原本支持集中并不存在的类别(作为干扰项),测试集情况基本类似。
下面主要介绍本文提出的原型网络的三种改进型,关于原型网络的介绍可以查看之前的文章(点击此处查看),此处不再重复介绍了。
与原型网络相同
正确分类概率的负对数均值
本文是原型网络的改进型,也是看到的第一篇采用半监督学习的元学习算法。整体而言还是具有一些有趣的创新点的,尤其是第三种改进型中应用的掩码方法,是之前没有见过的。但由于训练集中包含无标签样例,因此在训练量总数相同的情况下,其准确率还是低于有监督学习的。而且根据作者的实验结果,也无法确定三种改进型的优劣(在不同测试条件下,表现并不统一),因此对于小样本分类任务的改进作用有限。
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