实例变量的作用是描述每个具体对象特定的属性 每个人都属于人这个类 但是可以分清，因为有共同点也有不同点，不同点就是通过实例变量存储的 类变量的用途是什么？ 大家共用的属性，节省开销 1-1 class Person: cn = "中国" def __init__(self,name,age,addr): self.n
作者：凯 单位：燕山大学 code:https://github.com/thunlp/fewrel paper:https://www.aclweb.org/anthology/D19-1649.pdf FewRel 2.0: Towards More Challenging Few-Shot Relation Classification 问题介绍FewRel 2.0BERT-PAIR模型 问题 小样本关系分类有两个挑战： 只有
利用解剖相关性模拟One-Shot推理的泛化器官分割模型（ IPMI 2021） 摘要 模仿学习是人类最重要的能力之一，在人类的计算神经系统中起着至关重要的作用。在医学图像分析中，给定几个样本(锚)，有经验的放射科医生有能力通过模仿从现有器官类型中学习到的推理过程来描绘不熟悉的器官。受
作者：魏启凯 单位：燕山大学 论文：https://arxiv.org/pdf/1906.06678.pdf code：https://github.com/ZhixiuYe/MLMAN 来源：ACL2019 创新： 提出一种多级匹配和聚合网络，以交互的方式来encode查询集实例和类原型。设计了一种辅助loss function。 问题定义： 小样本任务是最近两年流行
实例变量的作用是描述每个具体对象特定的属性 每个人都属于人这个类 但是可以分清，因为有共同点也有不同点，不同点就是通过实例变量存储的 类变量的用途是什么？ 大家共用的属性，节省开销1-1class Person: cn = "中国"def __init__(self,name,age,addr): s
面向对象编程(Object-Oriented Programming )介绍 对于编程语言的初学者来讲, OOP不是一个很容易理解的编程方式,大家虽然都按老师讲的都知道0OP的三大特性是 继承、封装、多态,并且大家也都知道了如何定义类、方法等面向对象的常用语法,但是一到真正写程序的时候, 还是很多人喜
原文下载：https://arxiv.org/pdf/1904.08502v1.pdf 论文来源：CVPR2019 源码地址：https://github.com/daviswer/fewshotlocal 部分引用格式的是我自己添加的一点认识，其他部分都是摘自深视大佬：https://blog.csdn.net/qq_36104364/article/details/106495421 核心思想
摘要 最近的研究表明，良好的特征嵌入是获得良好的学习性能的关键。我们观察到具有不同交并比(IoU)分数的目标候选框类似于对比方法中使用的图像内增强。 我们利用这种类比，并结合监督对比学习，以实现更稳健的对象表示在FSOD。 我们提出了通过对比建议编码(FSCE)进行小样本目标检
abstract 提出双重对抗分销网络（DADN），以学习常见的嵌入并从不同类别的词嵌入中探索知识。提出了具有最大均值差异准则的分布匹配与双重GAN结合的方法，从而增强了普通嵌入和类别词嵌入之间的分布匹配，提出了具有媒介间损失和四元损失的对抗媒介间度量约束，进一步对媒介间相关信息进
视频理解领域小样本学习调研报告 标签（空格分隔）： 学习笔记 文章目录 视频理解领域小样本学习调研报告0 前言1. 分类Action Genome(li Feifei2019)提出的分类：ProtoGAN提出的分类 2. 常用数据集总结结论 3. 开源代码TRXFew-shot-action-recognition 4. 论文简述4.1 [ProtoG
Zero-shot learning 指的是之前没有这个类别的训练样本。但是训练GAN得到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话，我们就可以处理没有看到的类。 比如，我们在训练时没有看见过狮子的图像，但是我们可以用这个映射得到狮子的特征。一个好的狮子特征，可能就和猫，老虎等等比较接近，和汽
这是我的第一篇写在CSDN上的博客，日后有空的话会持续更新一些关于小样本学习和弱监督半监督医学图像相关的论文笔记和代码。。。估计也没啥人看，就当给自己看。 话不多说，先贴上论文链接https://arxiv.org/abs/1904.05046，小样本学习是一个非常有前景的方向，这篇综述也在持续更新
http://www.jsjkx.com/CN/article/openArticlePDF.jsp?id=18723 问题定义 人类非常擅长通过极少量的样本识别一类物体，比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。在这种人类的快速学习能力的启发下，我们希望模型在大量类别中学会通过少量数据正确
**基于BERT的通用语命名实体识别笔记整理** 基于BERT的通用语命名实体识别摘要简介命名实体识别（NER）现存问题本文主要思想 现有研究工作多语言工作多任务学习 任务和框架实验:基线数据和实验设置比较方法单语言训练多语言训练Zero-shot 推理 实验结果与分析讨论：Zero-shot实
本文针对知识图谱补全的小样本学习问题，提出了few-shot relation learning model (FSRL)。 目录 few-short 数据增强或正则化 Meta-learning（元学习） 小样本其他分类 Problem Definition Few-Shot Learning Settings 关于小样本学习为什么能学习到新类别 Model En
AffinityNet: Semi-Supervised Few-Shot Learning for Disease Type Prediction Publication:Code:Dataset:IntroductionRelated WorkAffinity Network Model (AffinityNet)kNN attention pooling layerAttention kernelsLayer-specific dynamic affinity graphSemi-superv
实现思路 实际上每一个气球至少需要一个弓箭手，那么这个弓箭手在射击的时候需要贪心的尽可能的多射击气球。说明这道题可以使用贪心的策略来求解，做了这几道题综合观察确实贪心一般都是线性的，也就意味着在求解的时候可以从头遍历到尾基本在这个过程中就可以得到问题的解了。
【论文笔记 FSL 7】Free Lunch for Few-Shot Learning: Distribution Calibration（ICLR 2021） 下载地址 | 论文源码
在迁移学习中我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。完了之后再全部训练微调。 在pytorch 固定部分参数训练时需要在优化器中施加过滤。 需要自己过滤 optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_gra
这篇文章是博主学习 Few-Shot Learning 过程中所记录的学习笔记 文章目录 学习资料Few-Shot Learning 背景知识Few-Shot Learning的目标Meta LearningSupervised Learning VS. Few-Shot Learning传统监督学习小样本学习 Ways or Shots与Accuracy的关系如何具体解决小样本学
Zero-Shot Learning零样本学习 入门 基本概念 什么是zero-shot learning?基本概念定义语义空间(Semantic Spaces)工程语义空间(Engineered Semantic Spaces)学习语义空间(Learned Semantic Spaces) 最近刚入门学习零样本学习的相关内容，本次的笔记列出了一些零样本学习
最近在读few-shot Learning 的论文，这个Tired ImageNet可以说是很多期刊论文的few-shot learning文章都喜欢用来做实验对比了，所以我也很好奇这个tired ImageNet到底是个什么样子的。通过这篇博客和大家一起探索一下tired ImageNet。 tired ImageNet是在2018年的论文 META-LEAR
A. Dungeon 题目 You are playing a new computer game in which you have to fight monsters. In a dungeon you are trying to clear, you met three monsters; the first of them has a health points, the second has b health points, and the third has c. To kill the mo
论文地址：ZeroQ 论文地址：https://github.com/amirgholami/ZeroQ 论文总结 本文的方法是一种后量化方法，是不用finetune的一种方法。 本文的贡献主要有两点：（1）提出了一种方法，从模型的分析中生成更为接近训练数据的数据，用于得到activation的范围和计算每一层的量化损失。（作
package LeetCode_452 /** * 452. Minimum Number of Arrows to Burst Balloons * https://leetcode.com/problems/minimum-number-of-arrows-to-burst-balloons/description/ * * There are a number of spherical balloons spread in two-dimensional space. * For ea
