当前的小样本学习，尤其是小样本生成方面的研究已经进展到哪一步了？
2023-07-16 阅读 36
小样本学习是指在数据集中只有很少的样本可用于训练的情况下进行学习。尤其是小样本生成是指从少量样本中生成新的样本。
在小样本学习方面，研究者已经提出了许多方法来解决这个问题。其中一种常见的方法是迁移学习，通过从大规模数据集中学习通用特征，然后将这些特征迁移到小样本任务中。另一种方法是元学习，也称为学习如何学习，通过从多个小样本任务中学习到的经验来快速适应新的小样本任务。
在小样本生成方面，生成对抗网络（GANs）是一种常用的方法。GANs可以通过学习训练数据的分布来生成新的样本。为了解决小样本生成的问题，研究者提出了一些改进的GANs模型，如条件GANs和变分自编码器（VAEs），这些模型可以在给定少量样本的情况下生成更多的样本。
此外，还有一些其他的方法被提出来解决小样本学习和小样本生成的问题，如基于度量学习的方法、生成模型的蒸馏等。尽管已经取得了一些进展，但小样本学习和小样本生成仍然是一个具有挑战性的问题，仍需要进一步的研究和探索。
更新于 2023年07月16日
