Обучение за несколько шагов — это подобласть машинного обучения, которая фокусируется на моделях обучения для распознавания и классификации новых классов с помощью лишь нескольких помеченных примеров. Традиционные алгоритмы машинного обучения требуют большого количества размеченных данных для достижения хорошей производительности. Однако в реальных сценариях собирать большое количество помеченных примеров для каждого возможного класса зачастую непрактично или дорого.
Целью краткосрочного обучения является предоставление моделям возможности изучать новые концепции или классы с минимальным количеством размеченных данных. Это достигается за счет использования предварительных знаний, полученных из большого набора данных, содержащего множество других классов. Алгоритмы кратковременного обучения направлены на обобщение этих предварительных знаний и быструю адаптацию к новым классам с помощью всего лишь нескольких примеров.
Проблемы в обучении за несколько шагов
Обучение с помощью нескольких попыток ставит несколько проблем, которые необходимо решить:
- Недостаток данных. Основная проблема при обучении с помощью нескольких шагов — ограниченная доступность помеченных примеров для новых классов. Модели необходимо учиться на небольшом количестве примеров, что затрудняет обобщение и достижение высокой точности.
- Сдвиг предметной области. Распределение данных в условиях однократного обучения может значительно отличаться от распределения обучающих данных. Модели должны быстро адаптироваться к новым классам с разными характеристиками, что может оказаться непростой задачей.
- Детальная дискриминация.Многоэтапное обучение часто предполагает признание мелких различий между классами. Модели должны фиксировать тонкие различия и сходства между классами для достижения точной классификации.
Подходы к обучению за несколько кадров
Было предложено несколько подходов для решения проблем, связанных с однократным обучением:
- Методы на основе показателей. Эти методы изучают показатель сходства, который сравнивает сходство между примерами. Они стремятся найти пространство представления, в котором примеры из одного класса будут ближе друг к другу, чем примеры из разных классов. Прототипические сети и соответствующие сети — популярные подходы, основанные на метриках.
- Методы на основе модели.Эти методы изучают генеративную модель, которая может генерировать новые примеры для невидимых классов. Их цель — выявить основное распределение данных и создать новые примеры, похожие на несколько помеченных примеров. Вариационные автоэнкодеры и генеративно-состязательные сети — это широко используемые подходы на основе моделей.
- Методы метаобучения. Эти методы учат учиться. Они стремятся обучать модели, которые могут быстро адаптироваться к новым классам, с минимальным количеством размеченных примеров. Алгоритмы метаобучения обучают метаобучающегося, который может обобщать предыдущие знания и эффективно адаптироваться к новым задачам. MAML (модельно-агностическое метаобучение) и Reptile — популярные подходы метаобучения.
Применение кратковременного обучения
Обучение в несколько этапов имеет различные применения в реальных сценариях:
- Распознавание объектов. Обучение в несколько этапов можно использовать для распознавания и классификации объектов на изображениях или видео. Обучая модели на нескольких размеченных примерах, становится возможным быстро распознавать новые объекты без необходимости использования обширных наборов размеченных данных.
- Обработка естественного языка. Короткое обучение можно применять к таким задачам, как классификация текста, анализ настроений и распознавание именованных объектов. Обучая модели с помощью нескольких помеченных примеров, становится возможным эффективно классифицировать и анализировать новые текстовые данные.
- Медицинский диагноз. Обучение за несколько шагов может помочь в медицинской диагностике, позволяя моделям быстро распознавать и классифицировать новые заболевания или состояния. Обучая модели с помощью нескольких помеченных примеров, становится возможным поставить точный диагноз даже для редких или недавно обнаруженных заболеваний.
В заключение, обучение в несколько этапов — это многообещающая область, целью которой является решение проблем изучения новых концепций с ограниченными размеченными данными. Используя предыдущие знания и быстро адаптируясь к новым классам, алгоритмы краткосрочного обучения могут произвести революцию в различных областях и приложениях.
Следуйте за мной в LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/subashpalvel/
Следуйте за мной на Medium:
