Z-Score标准化缓解少样本学习中的中心问题
95 浏览量
更新于2024-06-20
收藏 1.44MB PDF 举报
"本文主要探讨了Z-Score标准化在少样本学习(Few-Shot Learning, FSL)中的应用,以及如何通过这种方法优化元学习框架下的深度特征嵌入网络,以解决中心问题,提升新类别的识别性能。研究指出,当前FSL方法在使用元学习时可能会遇到中心问题,即类原型的不准确性可能导致测试实例被错误分类。针对这一问题,作者提出在元训练阶段采用Z-Score标准化进行特征归一化,以此减少中心问题的影响。实验证明,这一方法能有效提升多个FSL方法的性能,达到新的 state-of-the-art 水准。"
文章介绍了FSL的重要性,特别是在缺乏大量标注数据的情况下,如何利用少量样本进行有效的学习和识别。传统的深度学习模型通常依赖大量标记数据,但在稀有或特定类别的识别中,获取大量数据并不实际。FSL通过元学习框架解决了这一问题,通过在丰富的基础类别上训练模型,然后在新的未见过的类别上进行推断。
元学习是FSL的核心,它通过在多个小任务(元任务)上训练模型,使模型能够快速适应新的任务。然而,现有的方法可能面临中心问题,即某些类别的原型可能成为许多测试样本的最近邻,导致分类错误。作者首次揭示了这个问题,并提出使用Z-Score标准化作为特征预处理步骤,以缓解中心问题。Z-Score标准化是一种统计方法,可以将特征转换为标准正态分布,从而降低类间距离的误导性,提高分类准确性。
实验结果证明,将Z-Score标准化应用于元训练阶段,能够显著改善多个FSL方法的性能,尤其是在三个基准测试集上的表现达到了新的最优状态。这一发现对于FSL领域的研究和实践具有重要意义,因为它提供了一个简单但有效的策略,用于改进模型在面对有限样本时的泛化能力。
总结来说,该文揭示了FSL中的中心问题,并提出了Z-Score标准化作为一种解决方案,这对于优化元学习框架下的FSL方法,提升少样本学习场景下的模型性能有着重要的指导价值。
2021-03-25 上传
2023-05-15 上传
2023-06-05 上传
2023-06-06 上传
2023-06-28 上传
2023-06-10 上传
2023-05-19 上传
2023-06-10 上传
2023-04-02 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
cpongm
- 粉丝: 5
- 资源: 2万+
最新资源
- AirKiss技术详解:无线传递信息与智能家居连接
- Hibernate主键生成策略详解
- 操作系统实验:位示图法管理磁盘空闲空间
- JSON详解:数据交换的主流格式
- Win7安装Ubuntu双系统详细指南
- FPGA内部结构与工作原理探索
- 信用评分模型解析:WOE、IV与ROC
- 使用LVS+Keepalived构建高可用负载均衡集群
- 微信小程序驱动餐饮与服装业创新转型:便捷管理与低成本优势
- 机器学习入门指南:从基础到进阶
- 解决Win7 IIS配置错误500.22与0x80070032
- SQL-DFS:优化HDFS小文件存储的解决方案
- Hadoop、Hbase、Spark环境部署与主机配置详解
- Kisso:加密会话Cookie实现的单点登录SSO
- OpenCV读取与拼接多幅图像教程
- QT实战:轻松生成与解析JSON数据