少樣本學習（FSL）的定義及實際應用

少樣本學習（FSL），也稱為低樣本學習（LSL），是一種機器學習方法，其特徵是使用有限資料集來訓練。

機器學習常見做法是盡可能提供大量資料來訓練模型，因為資料量越多，訓練後的演算法可以更有效。然而，這也會增加成本。為了降低資料分析和機器學習的成本，少樣本學習的目標是減少所需資料量。透過使用少樣本學習技術，我們可以在資料量較小的情況下訓練出準確的模型，從而節省時間和資源。

少樣本學習和零樣本學習有什麼不同？

少樣本學習旨在讓機器學習在訓練資料集中有少量範例可用時預測正確的實例類別。

零樣本學習旨在預測正確的類，而不暴露於訓練資料集中屬於該類的任何實例。

零樣本學習和少樣本學習通常應用於影像分類、語意分割、影像生成、物件偵測和自然語言處理演算法。

少樣本學習有哪些實際應用？

電腦視覺，用於處理字元辨識、影像分類、物件辨識、手勢辨識、物件追蹤、零件標籤、影像檢索、影像產生、圖片說明、場景位置辨識、3D物件的形狀視圖重建、運動預測、事件偵測、影片分類等。

自然語言處理(NLP)：解析、翻譯、句子完成、情緒分類、使用者意圖分類、文字分類等。

音訊處理：複製語音、語音轉換、跨語言的語音轉換等。

機器人：學習模仿動作、學習操作動作、視覺導航、連續控制等。

其他應用：物聯網分析、數學曲線擬合、數學邏輯推理

少樣本學習如何在Python中實現的？

要實現少樣本學習項目，使用者可以參考Python中的以下庫/儲存庫：

Pytorch–Torchmeta：一個用於小樣本分類和回歸問題的庫，可輕鬆對多個問題進行基準測試並具有可重複性。

FewRel：一個大規模的少樣本關係提取資料集，其中包含超過一百個關係和跨不同領域的大量註釋實例。

元遷移學習：這個儲存庫包含用於Few-Shot Learning的元遷移學習的TensorFlow和PyTorch實作。

Few Shot：包含乾淨、可讀和經過測試的程式碼的儲存庫，用於重現小樣本學習研究。

Omniglot資料集上的原型網路：透過Pytorch實現「少數樣本學習的原型網路」。

以上是少樣本學習（FSL）的定義及實際應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！