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上传时间: 2021-03-28
详细说明：通过基于分布移位的增强进行无监督的少拍学习
介绍
该存储库包含本文的正式实现：
秦铁新，李文斌，石应环和高阳。
抽象的
很少有的学习旨在在只有少数培训示例可用的情况下学习新概念，这已在近年来进行了广泛的探索。 但是，当前的大多数工作都严重依赖大规模的标记辅助集以情景训练范式训练其模型。 这种有监督的设置基本上限制了快速学习算法的广泛使用，尤其是在实际应用中。 取而代之的是，在本文中，我们通过基于分布移位的数据增强（ULDA）开发了一种称为无监督的少镜头学习的新颖框架，该框架在使用数据增强时要注意每个构造的借口少镜头任务内部的分布多样性。 重要的是，我们强调了基于扩充的借口少发任务中分布多样性的价值和重要性。 在ULDA中，我们系统地研究了不同增强技术的效果，并建议通过分别增强这两个集合（即移位）来增强每个少发任务中查询集和支持集之间的分布多样性（或差异）。 这样，即使结合了简单的增强技术（
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