面向深度网络的小样本学习综述
Survey on few-shot learning for deep network
1. 中国石油大学(北京)a. 石油数据挖掘北京市重点实验室; b. 信息科学与工程学院, 北京 102249
2. 闽南师范大学 计算机学院, 福建 漳州 363000
3. 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室, 福建 漳州 363000
摘要
深度学习以数据为驱动，被广泛应用于各个领域，但由于数据隐私、标记昂贵等导致样本少、数据不完备性等问题，同时小样本难于准确地表示数据分布，使得分类模型误差较大，且泛化能力差。为此，小样本学习被提出，旨在利用较少目标数据训练模型快速学习的能力。系统梳理了近几年来小样本学习领域的相关工作，主要整理和总结了基于数据增强、基于元学习和基于转导图小样本学习方法的研究进展。首先，从基于监督增强和基于无监督增强阐述数据增强的主要特点。其次，从基于度量学习和基于参数优化两方面对基于元学习的方法进行分析。接着，详细总结转导图小样本学习方法，介绍常用的小样本数据集，并通过实验阐述分析具有代表性的小样本学习模型。最后总结现有方法的局限性，并对小样本学习的未来研究方向进行展望。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62376114)
克拉玛依科技发展计划项目(2020CGZH0009)
福建省自然科学基金资助项目(2021J011004,2021J011002)
教育部产学研创新计划资助项目(2021LDA09003)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0074
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 2881-2888,2895
文章编号: 1001-3695(2023)10-001-2881-08
发布历史
[2023-04-28] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版
引用本文
潘雪玲, 李国和, 郑艺峰. 面向深度网络的小样本学习综述 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 2881-2888,2895. (Pan Xueling, Li Guohe, Zheng Yifeng. Survey on few-shot learning for deep network [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 2881-2888,2895. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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