论文框架：介绍，概述（问题定义，相关问题，关键点，分类），数据（有标签数据，弱标签数据，相似数据集，总结），模型（多任务学习，嵌入式学习，外部记忆空间学习，生成模型，总结），算法（已有参数优化，元参数优化，学习优化器，总结），展望（问题场景，技术，应用，理论），结论
2021-07-27 15:14:47
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小样本学习是学术界和工业界近年来关注的焦点。2020年以来，随着AAAI、WSDM、ICLR、CVPR会议论文公布，现整理了最新8篇关于知识图谱的论文，来自Google、PSU、人大、微软、腾讯、阿里巴巴等，包含元迁移学习、图神经网络、小样本文本分类等，请大家查看！
2021-06-23 15:17:20
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本文提出了一种新的学习方法——元转移学习(MTL)。具体来说，“meta”是指训练多个任务，“transfer”是通过学习每个任务的DNN权值的缩放和变换函数来实现的。此外，我们还介绍了作为一种有效的MTL学习课程的困难任务元批处理方案。
2021-05-31 15:17:53
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图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述。
2021-05-23 16:49:43
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今天给大家带来，深度学习 小样本学习-付沿伟.pptx，面对于相关知识讲解的十分清楚明白，相关方向的同学不要错过，一起来学习吧！
2021-04-20 20:37:06
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今天给大家带来，深度学习 小样本学习-何旭明.pptx，里面对于相关知识讲解的十分清楚明白，相关方向的同学不要错过，一起来学习吧！
2021-03-30 12:07:15
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本文介绍34页小样本学习综述《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning》，包含166篇参考文献，来自第四范式和香港科技大学习的研究学者。
2021-03-20 18:30:20
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图像分类的应用场景非常广泛, 很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型, 利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题. 本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述.
2021-03-16 09:27:38
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本资源涉及小样本学习的通俗理解和实例展示。并陈列了有关小样本学习的五类主流模型。
特别注明：（1）本资源是通过调研部分论文和博客后进行的综合性展示资源，仅做入门了解使用（2）本资源仅有PPT文件，如需PPT对应的释义文本，还请私信联系，无偿赠送。
【本人因事出差，近期暂时无法发送释义文本，有需求的请留言，后期会私信发送】
2020-11-29 15:58:50
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