few shot learning-小样本学习入门

参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/
https://blog.csdn.net/weixin_/article/details/
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基本概念

小样本学习（few shot learning，FSL）可以看做每个类别样本数目远远小于类别数目，也就是说每个类别仅仅只有几个样本可供训练。

支持集（support set）：包含着少量标注的样本。

查询集（query set）：包含着未标注的样本，和支持集的类别空间一致。

N-way K-shot: 表示支持集包含着$N$个类别，每个类别有$K$个标注样本

episode training： 训练在训练集上进行，采用episode training机制。此机制和test阶段是一样的，即每一个episode 随机采样$N$个类别，每个类别采样$K$个标注样本构成支持集，每个类别的剩余一小部分样本构成查询集，怎样将支持集和查询集样本嵌入到合适的空间，使之类内的样本相似度高，类间的样本相似度低，是一个构建的问题。

数据集划分：按照约定，数据集会被划分为训练集，验证集和测试集，三个集之间的类别是不相交的。

test stage：在测试阶段，我们当前拿到的测试集的label当然是已知的。此时也进行类似episode training的机制，每一个episode从测试集中随机采样$N$个类别，每个类别采样$K$个标注样本构成支持集，此时支持集的label是已知的也是可用的，之后每个类别的剩余一小部分样本构成查询集，这些样本是需要模型分类的，label是未知的，通过模型计算得到查询集样本的accuracy，此时就模拟了我们在每个类别小样本label已知的情况下，去预测其他相同label空间样本。
在测试阶段我们要进行多次episode，得到多个accuracy的值，所以此时约定取最终的accuracy为多个episode的平均值，并report 95%的置信区间。

流行的方法

1.数据增强和正则化

这类方法比较简单直接，数据增强是针对样本数量过少来增加样本，小样本学习设置下模型非常容易陷入过拟合，因此数据增强和正则化都能作为正则化来防止过拟合。

2.元学习（Meta Learning）

是目前主流的解决方案，首先介绍什么是元学习。
概念介绍： 元学习的目标是利用已经学到的知识来解决新的问题。这也是基于人类学习的机制，我们学习都是基于已有知识的，而不像深度学习一样都是从 0 开始学习的，也称为“学会学习” (Learning to learn)。
元学习将学习（训练）的任务称为meta-training task，新的任务称为meta-test task。在小样本学习中， meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task，去学习类别变化的情况下模型的泛化能力，在 meta testing 阶段，面对全新的类别，不需要变动已有的模型，就可以完成分类。
例如分类 MiniImagenet，其中有 100 个类，我们用其中 60 个类来学习先验知识，20个做 validation，剩余 20 个做测试。注意我们测试的 20 个类和前面 80 个类是完全不同的，也就是新的类、新的概念、新的问题，并且这 20 个类每个类只有很少的几张已知label的图片 (few-shot 问题)！然后前面的 80 个类用来训练模型和确定超参数，也就是学习帮助我们解决新问题的先验知识。

2.1 学习微调 (Learning to Fine-Tune)

这种方法已被广泛地应用。首先给定一个预训练的基础网络，通过含有丰富标签的大规模数据集训练得到的，比如imagenet，然后根据特定领域的数据进行微调，通常在少量的样本上训练一下就可以得到不错的效果。
经典的工作就是MAML（Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks）：MAML 的思想是学习一个 初始化参数 (initialization parameter)，这个初始化参数在遇到新的问题时，只需要使用少量的样本 (few-shot learning) 进行几步梯度下降就可以取得很好地效果

2.2 度量学习（metric learning）

核心思想：学习一个 embedding 函数，将输入空间（例如图片）映射到一个新的嵌入空间，在嵌入空间中有一个相似性度量来区分不同类。我们的先验知识就是这个 embedding 函数，在遇到新的 task 的时候，只将需要分类的样本点用这个 embedding 函数映射到嵌入空间里面，使用相似性度量比较进行分类。
这里主要讲解两个代表性的方法：Matching Network和

2.2.1 Matching Network

inference过程：

网络结构上图所示，$g_{\theta }$和$f_{\theta }$分别是支持集和查询集样本的编码器，将图片embed为向量，其中$\hat{x}$为查询样本，$x_i$是支持样本，$a(\hat{x},x_i)$从余弦相似度的角度衡量了查询样本与每个支持样本的相关度，进行归一化是因为下面要进行加权的预测样本的label

这里$y_i$是支持样本$x_i$的label，利用相似度为权重，进行label的加权求解：

训练过程：
采用episodic training的方式，训练的时候首先采样支持集$S$,再在支持集样本空间下采样一个batch的数据作为查询集，batch中的每一个样本依次与$S$计算分类误差，也就是朴素的交叉熵。

2.2.2 Prototypical Networks （原型网络）

过程比较简单，采用episodic training，每一个episode，将每一个类的支持集的样本representation求解平均作为该类别的原型表示（prototypical representation），对于查询集的样本，将平方欧氏距离作为与类别prototypical representation的相似度度量，求解误差时，拉近查询样本表示与对应的类的原型表示，远离其他类的原型表示。

数据集

1.Omniglot

介绍：它一共包含1623 类手写体，每一类中包含20 个样本。其中这 1623 个手写体类来自 50 个不同地区（或文明）的 alphabets，如：Latin 文明包含 26 个alphabets，Greek 包含 24 个alphabets。
划分：train的是 964 类（30个地区的字母），用于test的是 659 类 （20个地区的字母）。

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