小样本深度学习策略：预训练模型与少样本学习

第十三章探讨了在深度学习模型面临小样本数据挑战时的策略和局限性。首先，面对数据集规模有限的情况，一种常见的方法是迁移学习中的微调（fine-tuning）。预训练模型如ImageNet上的模型在视觉任务中表现出强大的特征表示能力，只需在新的小数据集上调整少量参数，即可获得良好的性能。自然语言处理领域也广泛应用预训练模型，如BERT，它们在小规模文本理解中展现出高效性。 单样本或少样本学习（one-shot, few-shot learning）则是针对类别众多但样本稀缺的极端情况设计的，它强调学习样本间的相似性和差异性，如孪生神经网络（Siamese Neural Networks）用于判断图片是否同类。这种方法需要对样本间的关系有深入理解，而不是简单地迁移预训练的类别知识。 尽管深度学习在某些特定领域如视觉和自然语言处理取得了显著成就，但它并非适用于所有数据集。深度学习的成功很大程度上依赖于大数据集和高性能计算硬件，当数据集太小或数据缺乏局部相关性时，它可能不如传统机器学习算法有效。 然而，寻找比现有算法更好的算法是一个持续的研究议题。在最优化理论中，“没有免费午餐”的定律指出，没有一种通用的算法能够优于其他所有算法，因为算法的效果往往取决于问题的具体特性。这意味着对于不同的问题，可能需要针对性的算法设计，或者对现有算法进行改进。 第十三章讨论了在小样本深度学习应用中所采取的方法、深度学习的适用范围限制，以及对更好算法探索的挑战。这为我们理解如何在实际场景中有效利用深度学习提供了宝贵的指导。