一個專注于目標檢測與深度學(xué)習(xí)知識分享的公眾號 文章將少樣本學(xué)習(xí)的方法分為三類：基于數(shù)據(jù)、基于模型和基于算法。其中，基于數(shù)據(jù)的方法包括對訓(xùn)練集進行變換和對其他數(shù)據(jù)集進行變換；基于模型的主要思想是通過先驗知識限制假設(shè)空間的大小，使模型只需要較少樣本便能訓(xùn)練最優(yōu)分類器；基于算法的思想主要是通過學(xué)習(xí)最優(yōu)參數(shù)的優(yōu)化步驟或者以較優(yōu)參數(shù)為起點。
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論文地址： https://arxiv.org/abs/1904.05046
下面對上述的方法進行詳細介紹。
01
該策略通過將每個樣本轉(zhuǎn)換為幾個有一定變化的樣本來增廣訓(xùn)練集的樣本數(shù)。但是，目前為止變換訓(xùn)練集的方法只適用于圖像。 人工規(guī)則（Handcrafted Rule）： 在圖像識別任務(wù)中，使用手工制作的規(guī)則變換原始樣本作為預(yù)處理程序，例如、翻轉(zhuǎn)、剪切、縮放、反射、裁剪和旋轉(zhuǎn)。 學(xué)習(xí)規(guī)則（Learned Transformation）： 該策略通過將原始的樣本復(fù)制到幾個樣本中，然后通過學(xué)習(xí)到的轉(zhuǎn)換規(guī)則進行修改來增廣訓(xùn)練集。 討論：因為少樣本并沒有很好地體現(xiàn)出數(shù)據(jù)的分布，因此基于簡單地進行人工規(guī)則進行數(shù)據(jù)增廣而不考慮任務(wù)或者需要的數(shù)據(jù)分布可能只能提供很少的額外監(jiān)督信息。 該策略將來自其他數(shù)據(jù)集的樣本進行變換，達到增廣數(shù)據(jù)得到目的。 弱標記或無標記數(shù)據(jù)集（Weakly Labeled or Unlabeled Data Set）： 該策略使用了一個大規(guī)模的弱標記或未標記的相同數(shù)據(jù)集
舉個栗子：在視頻手勢識別中，有研究團隊使用一個大但弱標記的手勢庫。通過訓(xùn)練集訓(xùn)練的分類器，來從若標記手勢庫中選擇與訓(xùn)練集相同的手勢樣本，然后使用這些選擇的示例構(gòu)建最后的手勢分類器。
類似的數(shù)據(jù)集（Similar Data Set）： 這種策略通過聚合來自其他類似但更大的數(shù)據(jù)集的樣本對來增廣訓(xùn)練集?？梢酝ㄟ^聚合從類似數(shù)據(jù)集的樣本來生成新的樣本，其中聚合權(quán)重通常是從其他信息源提取的相似度量。
新奇的思路：老虎數(shù)據(jù)集類似于貓數(shù)據(jù)集，因此可以使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），從老虎數(shù)據(jù)集中合成貓的新樣本。
討論：1.2中這兩種方法實際成本是比較高的：弱標記數(shù)據(jù)集質(zhì)量可能很低，從更大數(shù)據(jù)集選擇相似樣本也需要足夠的的監(jiān)督信息。 對于使用普通的機器學(xué)習(xí)模型來處理少樣本訓(xùn)練，則必須選擇一個小的假設(shè)空間H。一個小的假設(shè)空間僅需要訓(xùn)練更少的樣本就可以得到最優(yōu)假設(shè)。 因此，基于模型的策略利用先驗知識來影響假設(shè)空間的選擇，例如：對假設(shè)空間進行約束，這樣僅用較少訓(xùn)練樣本就能實現(xiàn)最優(yōu)擬合。 2.1 多任務(wù)學(xué)習(xí)（Multitask learning） 多任務(wù)學(xué)習(xí)方法自發(fā)地學(xué)習(xí)多個學(xué)習(xí)任務(wù)，利用跨任務(wù)共享的通用信息和每個任務(wù)的特定學(xué)習(xí)信息來實現(xiàn)權(quán)重共享，從而進一步約束假設(shè)空間H。 其中參數(shù)共享分為硬參數(shù)共享和軟參數(shù)共享，如下圖所示 硬參數(shù)共享：任務(wù)之間明確共享參數(shù)，可以只共享部分參數(shù)，例如可以通過多個任務(wù)共享幾個網(wǎng)絡(luò)的前幾層來學(xué)習(xí)通用信息，最后一層來處理每個任務(wù)的不同輸出。其他任務(wù)只能更新其特定于任務(wù)的層，而源任務(wù)可以更新共享層和特定層。 2.2 嵌入學(xué)習(xí)（embedding learning）—— 一般用于分類 嵌入學(xué)習(xí)將樣本映射到低維嵌入空間，在那里可以很容易地識別相似和不同的樣本，因此H收到約束。將樣本特征和測試數(shù)據(jù)特征embedding到低維空間Z，通過相似性度量，將測試數(shù)據(jù)預(yù)測為最相似的訓(xùn)練樣本的類。 2.3 外部記憶學(xué)習(xí)（Learning with External Memory）： 用外部記憶學(xué)習(xí)將所需的知識直接記憶在外部記憶中，以供檢索或更新，通過一些相似性度量。然后，它使用相似性來確定從內(nèi)存中提取哪些知識，使得之后的x能夠通過外部記憶獲取相關(guān)圖像進行比對來實現(xiàn)更好的預(yù)測。 2.4 生成式模型（Generative Modeling） 這個方法是基于概率分布的方法，利用先驗知識和數(shù)據(jù)來獲得估計的分布，來限制假設(shè)空間H的形狀 基于算法是學(xué)習(xí)在假設(shè)空間H中搜索最佳假設(shè)h?的參數(shù)θ的策略。 3.1 改善現(xiàn)有的參數(shù)：從其他任務(wù)中獲得初始參數(shù)用于初始化搜索，然后在新的訓(xùn)練集上進行優(yōu)化。（例如；遷移學(xué)習(xí)） Fine-tune θ0 with Regularization（使用正則化微調(diào)θ0(之前訓(xùn)練好的參數(shù))） 當(dāng)初始化參數(shù)遇到新問題時，只需少量的樣本進行幾步梯度下降就可以取得較好的效果。防止overfitting：正則化、凍結(jié)部分層的參數(shù)、先聚類后分組反向傳播微調(diào) 聚合一組θ0： 從多個網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練好的θ0中選取相關(guān)的值，并將它們聚合到適合Dtrain調(diào)整的初始化中。 新參數(shù)微調(diào)θ0： 預(yù)先訓(xùn)練的θ0可能不適合新FSL任務(wù)的結(jié)構(gòu)。具體來說，該策略在學(xué)習(xí)δ的同時微調(diào)θ0，使要學(xué)習(xí)的模型參數(shù)變?yōu)棣?= {θ0，δ}，其中δ為額外的新參數(shù)。 3.2 Refine Meta-learned θ ： Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）（模型無關(guān)自適應(yīng)） 該策略是與模型無關(guān)的meta-learning的方法，其核心思想是學(xué)習(xí)模型的初始化參數(shù)使得在一步或幾步迭代后在新任務(wù)上的精度最大化。它學(xué)的不是模型參數(shù)的更新函數(shù)或是規(guī)則，它不局限于參數(shù)的規(guī)模和模型架構(gòu)（比如用RNN或siamese）。本質(zhì)上也是學(xué)習(xí)一個好的特征使得可以適合很多任務(wù)（包括分類、回歸、增強學(xué)習(xí)），并通過fine-tune來獲得好的效果。 3.3 學(xué)習(xí)搜索步驟（優(yōu)化器學(xué)習(xí)）： 使用元學(xué)習(xí)提供的搜索步驟/更新參數(shù)的規(guī)則（最佳的梯度下降方向 or 步長）。最終學(xué)會如何在新的分類任務(wù)上，對分類器網(wǎng)絡(luò)(learner)進行初始化和參數(shù)更新。這個優(yōu)化算法同時考慮一個任務(wù)的短時知識和跨多個任務(wù)的長時知識。
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