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人工智能安全-4-小样本问题

news 2026/2/2 6:08:59

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：

  1. 弱监督学习：不完全监督、不确切监督、不精确监督；
  2. 非平衡学习；
  3. 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；
  4. 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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