小样本图像分类 集成学习

小样本图像分类是指在数据集样本数量较少的情况下，如何有效地对图像进行分类的任务。集成学习（Ensemble Learning）在小样本场景中尤为关键，因为它可以通过组合多个模型的预测结果来提高分类性能，尤其是在缺乏大量标注数据时。

集成学习在小样本图像分类中的应用主要包括以下几种方法：

1. **Bagging（Bootstrap Aggregating）**：通过随机采样（有放回或无放回）构建多个训练集，训练多个基础模型，最后投票或平均它们的预测结果。

2. **Boosting**：如AdaBoost、Gradient Boosting等，逐次训练模型，每次着重于之前错误分类的样本，最终所有模型的预测结果加权求和。

3. **Stacking（层次聚类）**：先训练多个基础模型，然后用它们的预测作为输入，训练一个元模型（meta-model），对整个模型集合做出综合判断。

4. **迁移学习**：利用在大规模数据上预训练的模型，将其在小样本集上微调，以获取更好的泛化能力。

5. **Few-shot Learning**：针对小样本，通过学习少量示例就能快速适应新类别，如Meta-learning中的MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）。

小样本集成学习的优势在于减小了过拟合风险，提高了模型的稳定性和泛化能力。然而，挑战也在于如何设计有效的集成策略和选择合适的模型类型，以充分利用有限的数据。