摘要:
摘要:人工智能在数据密集型应用中取得了成功,但它缺乏从有限的示例中学习的能力。为了解决这一问题,提出了少镜头学习(FSL)。利用先验知识,可以快速地从有限监督经验的新任务中归纳出来。为了全面了解FSL,我们进行了一项调查研究。我们首先要澄清对FSL的正式定义。进而得出不可靠经验风险最小化是FSL的核 阅读全文
posted @ 2019-12-04 23:16
XiaoNiuFeiTian
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摘要:
https://github.com/brendenlake http://www.imooc.com/article/details/id/258879 阅读全文
posted @ 2019-12-04 21:22
XiaoNiuFeiTian
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摘要:
迁移学习是包括fine tune等。用于近似任务的迁移。有局限性。 元学习是自动寻找学习参数。学习学习的规律。 强化学习是增强学习,对于新任务。 图像分类和图像识别的区别和联系:https://blog.csdn.net/kk123k/article/details/86584216 图像分类、识别 阅读全文
posted @ 2019-12-04 15:12
XiaoNiuFeiTian
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