深度学习中的全局类表示与少数样本学习研究

"全局类表示学习及少数样本问题的研究" 在当前的深度学习领域，模型的泛化能力受限于大量标注数据的需求，尤其是在处理稀有类别时。为解决这一问题，"全局类表示学习"成为了一个重要的研究方向。该文提出了一种针对"少数拍摄学习"（Few-Shot Learning, FSL）的新方法，旨在利用基础类别的大量样本和新类别的少量样本来学习全局类表示。 文章指出，传统的基于元学习的方法通常在有限的支持集上训练模型，然后在查询集上进行评估。然而，这种方法往往忽视了新类别的训练样本，导致模型在面对新类别时表现不佳。为此，作者提出了一个创新的解决方案：通过计算支持集中每个片段的类均值，并利用注册模块将这些片段与全局表示进行对齐，生成注册的全局类表示。这个过程有助于提高模型对新类别数据的识别能力。 此外，为了解决新类别样本不足的问题，论文还引入了一种有效的样本合成策略。通过生成合成样本，增加了新类别内部的多样性，从而增强模型的学习能力。这种方法不仅适用于标准的FSL场景，还能扩展到更具挑战性的"广义FSL"（Generalized Few-Shot Learning）情况，即测试数据可能包含基类和新类的标签。 实验结果证明，该方法在FSL和广义FSL设置下都表现出优越的性能，展示了其在应对小样本学习问题上的潜力。通过结合基础类和新类的样本进行全局表示学习，模型能够更好地适应和区分不同的类别，提高了识别的准确性和泛化能力。 这篇研究为深度学习模型在处理稀有类别和小样本数据时提供了新的思路，即通过全局类表示学习，增强了模型对未见过类别数据的理解和识别能力，这对于未来人工智能在现实世界中的广泛应用具有重要意义。