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CVPR2018最前沿让神经网络学习比较来实现少样本学习_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 16:43:46 阅读: 来源:腻子厂家

AI 科技评论按:本文作者 Flood Sung,他为雷锋网 AI 科技评论撰写了基于 CVPR 录用论文《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》的独家解读稿件,未经许可不得转载。

1. 前言

相信每一位研究深度学习的朋友都明白,深度学习能够在这几年取得如此爆炸式的发展,除了算法本身的改进与创新,最关键的因素就是拥有海量的数据和强大的计算资源。那么,我们很自然的会问:没有海量数据怎么办?现实生活中有很多问题并没有那么多的数据可以采集,或者说采集数据所需的成本很高,比如稀有物种的图片,医疗诊断的图片。或者更简单的例子,我们每个人身边都有很多独有的物品。难道这些少样本的东西深度学习就无法处理,无法识别了嘛?不应该呀。原因非常简单,我们人可以很轻松的做到少样本学习,我们看到一个人就能记住他的样貌并在下一次认出对方。既然人能做到,那么深度学习按道理也应该可以实现。因此,少样本学习成为了近年来深度学习领域非常重要的一个前沿研究问题。

在本文中,我们将介绍 CVPR2018 最新录用的一篇少样本学习的 paper:

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

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