【领域报告】小样本学习年度进展|VALSE2018

编者按：子曰：“举一隅不以三隅反，则不复也”。人类从少量样本中去思考，还能用这个做什么；而机器则是见到了上亿的数据，却希望下一个与之前的相似。在机器学习领域中，随着更多应用场景的涌现，我们越来越面临着样本数量不足的问题。因此，如何通过举一反三的方式进行小样本学习，成为了一个重要的研究方向。本文中，复旦大学的付彦伟教授，将介绍过去一年中小样本学习领域的研究进展。文末，大讲堂提供文中提到参考文献的下载链接。本次报告主要回顾one-shot learning，也可以称为few-shot learning或low-shot learning领域最近的进展。首先，one-shot learning产生的动机大家都比较了解。现在在互联网，我们主要用large-scale方法处理数据，但真实情况下，大部分 ………………………………