ZAKER生活什么是小样本学习？这篇综述文章用166篇参考文献告诉你答案来源：机器之心参与：魔王什么是小样本

来源：机器之心
参与：魔王
什么是小样本学习？它与弱监督学习等问题有何差异？其核心问题是什么？来自港科大和第四范式的这篇综述论文提供了解答。
数据是机器学习领域的重要资源，在数据缺少的情况下如何训练模型呢？小样本学习是其中一个解决方案。来自香港科技大学和第四范式的研究人员综述了该领域的研究发展，并提出了未来的研究方向。
这篇综述论文已被ACMComputingSurveys接收，作者还建立了GitHubrepo ，用于更新该领域的发展。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.05046.pdf
GitHub地址：https://github.com/tata1661/FewShotPapers
机器学习在数据密集型应用中取得了很大成功，但在面临小数据集的情况下往往捉襟见肘。近期出现的小样本学习（Few-ShotLearning ， FSL）方法旨在解决该问题。 FSL利用先验知识，能够快速泛化至仅包含少量具备监督信息的样本的新任务中。
这篇论文对FSL方法进行了综述。首先，该论文给出了FSL的正式定义，并厘清了它与相关机器学习问题（弱监督学习、不平衡学习、迁移学习和元学习）的关联和差异。然后指出FSL的核心问题，即经验风险最小化方法不可靠。
基于各个方法利用先验知识处理核心问题的方式，该研究将FSL方法分为三大类：
数据：利用先验知识增强监督信号；
模型：利用先验知识缩小假设空间的大小；
算法：利用先验知识更改给定假设空间中对最优假设的搜索。
最后，这篇文章提出了FSL的未来研究方向：FSL问题设置、技术、应用和理论。
论文概览
该综述论文所覆盖的主题见下图：

文章图片
我们选取介绍了该综述论文中的部分内容，详情参见原论文。
什么是小样本学习？
FSL是机器学习的子领域。
我们先来看机器学习的定义：
计算机程序基于与任务T相关的经验E学习，并得到性能改进（性能度量指标为P）。
基于此，该研究将FSL定义为：
小样本学习是一类机器学习问题，其经验E中仅包含有限数量的监督信息。
下图对比了具备充足训练样本和少量训练样本的学习算法：

文章图片
FSL方法分类
根据先验知识的利用方式， FSL方法可分为三类：

文章图片
FSL方法解决少样本问题的不同角度。
基于此，该研究将现有的FSL方法纳入此框架，得到如下分类体系：

文章图片
数据
此类FSL方法利用先验知识增强数据D_train ，从而扩充监督信息，利用充足数据来实现可靠的经验风险最小化。

文章图片
如上图所示，根据增强数据的来源，这类FSL方法可分为以下三个类别：
模型
基于所用先验知识的类型，这类方法可分为如下四个类别：
算法
根据先验知识对搜索策略的影响，此类方法可分为三个类别：
文章最后从问题设置、技术、应用和理论四个层面探讨了小样本学习领域的未来发展方向。
转一转
赞一赞
【ZAKER生活什么是小样本学习？这篇综述文章用166篇参考文献告诉你答案】看一看

ZAKER生活 什么是小样本学习？这篇综述文章用166篇参考文献告诉你答案

ZAKER生活什么是小样本学习？这篇综述文章用166篇参考文献告诉你答案