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少样本学习新突破!创新奇智入选ECCV 2020 Oral论文

2020-07-07 15:48 · 稿源:站长之家用户投稿

近日,创新奇智有关少样本学习(Few-shot Learning)的研究论文《Prototype Rectification for Few-Shot Learning》被全球计算机视觉顶会ECCV 2020接收为Oral论文,入选率仅2%。

ECCV全称为European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议),与ICCV和CVPR合称为全球计算机视觉三大顶级会议,每两年举办一次。据大会官方介绍,本届会议共收到5025份有效投稿,共接收1361篇,录取率为27%,其中1361篇接收论文里面,有104篇Oral以及161篇 Spotlight,分别占比2%和5%,堪称史上最难ECCV。

创新奇智CTO张发恩表示:“当前的深度学习技术对数据具有极大依赖性,如何减小数据依赖,利用较少的数据取得理想的识别效果成为当下亟待突破的技术难点。少样本学习旨在从已有类别的数据中学习先验知识,然后利用极少的标注数据完成对新类别的识别,打破了样本数据量的制约,在传统制造业等样本普遍缺失的领域具有实用价值,有助于推动AI落地。”

创新奇智本次发表的论文指出,少样本学习的瓶颈在于数据稀缺引起的偏差,主要包括类内偏差和跨类偏差,并提出相应方法有针对性地减小两项偏差,该思路经过严格的理论证明其合理性,并通过大量实验证明了方法的有效性,在少样本学习通用的数据集中达到了最优的结果。

少样本学习(Few-shot learning)旨在从大量有标注数据的类别中学习到普遍的规律,利用学习到的知识,能够使用少量的有标注数据(如一张或五张)完成对新类别的识别。原型网络是少样本学习中一类非常有效的方法,其针对不同的类别提取出对应的类原型,然后根据样本与类原型之间的距离进行分类。由于新类别的样本数量极少,原型网络所计算出的类原型存在一定的偏差。创新奇智在论文中指出了制约原型网络效果的两个关键因素:类内偏差和跨类偏差,并且提出利用伪标签的方法减小类内偏差,利用特征偏移的方法减小跨类偏差,进一步通过理论分析指出原型网络准确率的理论下界,证明伪标签的方法可以提高理论下界从而提高整体准确率,最后,实验结果表明,论文的方法在miniImageNet和tieredImageNet上达到了最高水平的结果。

AI的价值在于落地应用。据了解,论文中提出的算法已经在创新奇智的实际场景中落地应用,可以从海量非结构化数据中根据极少数种子数据(1张至5张)挖掘出所需要的同类数据,极大的提升数据收集速度和准确率,降低成本。

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