文件名称:Siamese-Network-for-One-shot-Learning:训练神经网络的项目,仅举一个例子
文件大小:12.43MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-06-13 17:06:47
Python
使用基于内核的激活功能为一击学习改善暹罗网络( ) 人类通过很少的示例学习新事物,例如,一个孩子可以从一张图片中概括“狗”的概念,但是机器学习系统需要大量示例来学习其功能。 特别是当受到刺激时,人们似乎能够快速理解新概念,然后在将来的感知中认识到这些概念的变体。 机器学习作为一个领域已经在各种任务(例如分类,Web搜索,图像和语音识别)上取得了巨大的成功。 但是,这些模型通常在低数据情况下效果不佳。 ' 这是一次射击学习背后的主要动机。 用较少的示例训练模型,但无需大量重新训练即可将其推广到不熟悉的类别。 引文 如果您发现我们的代码有用,请考虑使用bibtex引用我们的工作: @incollection{jadon2021improving, title={Improving Siamese Networks for One-Shot Learning Using Kerne
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Siamese-Network-for-One-shot-Learning-master
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