使用PyTorch进行小样本学习的图像分类

近年来，基于深度学习的模型在目标检测和图像识别等任务中表现出色。像ImageNet这样具有挑战性的图像分类数据集，包含1000种不同的对象分类，现在一些模型已经超过了人类水平上。但是这些模型依赖于监督训练流程，标记训练数据的可用性对它们有重大影响，并且模型能够检测到的类别也仅限于它们接受训练的类。

由于在训练过程中没有足够的标记图像用于所有类，这些模型在现实环境中可能不太有用。并且我们希望的模型能够识别它在训练期间没有见到过的类，因为几乎不可能在所有潜在对象的图像上进行训练。我们将从几个样本中学习的问题被称为“少样本学习 Few-Shot learning”。

什么是小样本学习?

少样本学习是机器学习的一个子领域。它涉及到在只有少数训练样本和监督数据的情况下对新数据进行分类。只需少量的训练样本，我们创建的模型就可以相当好地执行。

考虑以下场景:在医疗领域，对于一些不常见的疾病，可能没有足够的x光图像用于训练。对于这样的场景，构建一个小样本学习分类器是完美的解决方案。

小样本的变化

一般来说，研究人员确定了四种类型:

1. N-Shot Learning (NSL)
2. Few-Shot Learning ( FSL )
3. One-Shot Learning (OSL)
4. Zero-Shot Learning (ZSL)

当我们谈论 FSL 时，我们通常指的是 N-way-K-Shot 分类。N 代表类别数，K 代表每个类中要训练的样本数。所以N-Shot Learning 被视为比所有其他概念更广泛的概念。可以说 Few-Shot、One-Shot 和 Zero-Shot是 NSL 的子领域。而零样本学习旨在在没有任何训练示例的情况下对看不见的类进行分类。

在 One-Shot Learning 中，每个类只有一个样本。Few-Shot 每个类有 2 到 5 个样本，也就是说 Few-Shot 是更灵活的 One-Shot Learning 版本。

完整文章：

https://avoid.overfit.cn/post/91d2e9fa40ca40208b9c7112cd825d3b