人工智能安全-4-小样本问题
0 提纲
- 小样本学习问题
- 数据增强
- 基于模型的小样本学习
- 基于算法的小样本学习
- 相关资源
1 小样本学习问题
在小样本监督分类中,通常将问题表述为 N-way-K-shot分类,
- 当K = 1,称为one-shot learning;
- 当K = 0时,成为zero-shot learning(ZSL)。ZSL就要求学习的问题具备充足的先验知识,例如wordNet,word embedding等;
- K比较小,FSL(few shot learning)。
1.1 与其它学习的关系:
- 弱监督学习:不完全监督、不确切监督、不精确监督;
- 非平衡学习;
- 迁移学习:如果把目标领域的学习看作是小样本学习,把源领域的知识看成是先验知识,那么迁移学习就是小样本学习;
- 元学习。
1.2 各个领域的小样本学习:
- 图像方面的小样本分类已经有较多性能优异的算法模型;
- 文本方面的小样本分类仍不尽人意;
- 网络安全方面的小样本也很难于解决。
1.3 PAC(probably approximate correct)计算学习理论
从假设空间H学习一个好的h,好的假设h,满足两个条件:
(1) 近似正确:存在一个很小的数 0 < ϵ < 1 0<\epsilon<1 0<ϵ<1, 使得泛化误差 E ( h ) ≤ ϵ E(h) \leq \epsilon E(h)≤ϵ;
(2) 可能正确:给定一个值 0 < δ < 1 0<\delta<1 0<δ<1,
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