少量学习（FSL）是一个具有挑战性的任务，\ emph {i.e.}，如何用少数例子识别新颖的类？基于预先训练的方法通过预先训练特征提取器，然后通过具有基于均值的原型的余弦最近邻分类来预测新颖类来有效地解决问题。然而，由于数据稀缺，通常的平均原型通常偏置。在本文中，我们试图通过将原型偏差视为原型优化问题来减少原型偏差。为此，我们提出了一种新颖的基于元学习的原型优化框架来纠正原型，\ emph {i.}，引入元优化器以优化原型。虽然现有的元优化器也可以适应我们的框架，但它们都忽略了一个关键的梯度偏置问题，\ emph {i.}，均值的梯度估计也偏置在稀疏数据上。为了解决这个问题，我们将梯度及其流量视为元知识，然后提出一种新的神经常规差分方程（ODE）基础的元优化器，以抛光原型，称为Metanode。在此元优化器中，我们首先将基于平均原型的原型视图为初始原型，然后将原型优化的过程模拟为神经竞争指定的连续时间动态。仔细设计梯度流动推理网络，学习估计原型动态的连续梯度流。最后，通过求解神经焦点，可以获得最佳原型。对Miniimagenet，Tieredimagenet和Cub-200-2011的广泛实验显示了我们方法的有效性。

Nearest-Neighbor (NN) classification has been proven as a simple and effective approach for few-shot learning. The query data can be classified efficiently by finding the nearest support class based on features extracted by pretrained deep models. However, NN-based methods are sensitive to the data distribution and may produce false prediction if the samples in the support set happen to lie around the distribution boundary of different classes. To solve this issue, we present P3DC-Shot, an improved nearest-neighbor based few-shot classification method empowered by prior-driven data calibration. Inspired by the distribution calibration technique which utilizes the distribution or statistics of the base classes to calibrate the data for few-shot tasks, we propose a novel discrete data calibration operation which is more suitable for NN-based few-shot classification. Specifically, we treat the prototypes representing each base class as priors and calibrate each support data based on its similarity to different base prototypes. Then, we perform NN classification using these discretely calibrated support data. Results from extensive experiments on various datasets show our efficient non-learning based method can outperform or at least comparable to SOTA methods which need additional learning steps.

图形神经网络（GNNS）已被用于解决几次拍摄学习（FSL）问题，并在转换设置下显示出很大的潜力。但是在归纳设置下，现有的基于GNN的方法竞争较差。这是因为它们使用实例GNN作为标签传播/分类模块，其与特征嵌入网络共同学习。这种设计是有问题的，因为分类器需要在嵌入而不快速地适应新任务。为了克服这个问题，本文提出了一种新的混合GNN（HGNN）模型，包括两个GNN，实例GNN和原型GNN。它们代替标签传播，它们用作嵌入适应模块的功能，以便快速适应嵌入到新任务的元学员的功能。重要的是，他们旨在处理FSL中的基本但经常被忽视的挑战，即只有每班少量镜头，任何几次拍摄的分类器都会对差异或可能导致阶层的严重采样镜头敏感分配重叠。 ％我们的两个GNNS旨在分别解决这两种类型的差别少量射击，并且在混合GNN模型中利用它们的互补性。广泛的实验表明，我们的HGNN在三个FSL基准上获得了新的最先进。

很少有视觉识别是指从一些标记实例中识别新颖的视觉概念。通过将查询表示形式与类表征进行比较以预测查询实例的类别，许多少数射击的视觉识别方法采用了基于公制的元学习范式。但是，当前基于度量的方法通常平等地对待所有实例，因此通常会获得有偏见的类表示，考虑到并非所有实例在总结了类级表示的实例级表示时都同样重要。例如，某些实例可能包含无代表性的信息，例如过多的背景和无关概念的信息，这使结果偏差。为了解决上述问题，我们提出了一个新型的基于公制的元学习框架，称为实例自适应类别表示网络（ICRL-net），以进行几次视觉识别。具体而言，我们开发了一个自适应实例重新平衡网络，具有在生成班级表示，通过学习和分配自适应权重的不同实例中的自适应权重时，根据其在相应类的支持集中的相对意义来解决偏见的表示问题。此外，我们设计了改进的双线性实例表示，并结合了两个新型的结构损失，即，阶层内实例聚类损失和阶层间表示区分损失，以进一步调节实例重估过程并完善类表示。我们对四个通常采用的几个基准测试：Miniimagenet，Tieredimagenet，Cifar-FS和FC100数据集进行了广泛的实验。与最先进的方法相比，实验结果证明了我们的ICRL-NET的优势。

Metric-based meta-learning is one of the de facto standards in few-shot learning. It composes of representation learning and metrics calculation designs. Previous works construct class representations in different ways, varying from mean output embedding to covariance and distributions. However, using embeddings in space lacks expressivity and cannot capture class information robustly, while statistical complex modeling poses difficulty to metric designs. In this work, we use tensor fields (``areas'') to model classes from the geometrical perspective for few-shot learning. We present a simple and effective method, dubbed hypersphere prototypes (HyperProto), where class information is represented by hyperspheres with dynamic sizes with two sets of learnable parameters: the hypersphere's center and the radius. Extending from points to areas, hyperspheres are much more expressive than embeddings. Moreover, it is more convenient to perform metric-based classification with hypersphere prototypes than statistical modeling, as we only need to calculate the distance from a data point to the surface of the hypersphere. Following this idea, we also develop two variants of prototypes under other measurements. Extensive experiments and analysis on few-shot learning tasks across NLP and CV and comparison with 20+ competitive baselines demonstrate the effectiveness of our approach.

很少有图像分类是一个具有挑战性的问题，旨在仅基于少量培训图像来达到人类的识别水平。少数图像分类的一种主要解决方案是深度度量学习。这些方法是，通过将看不见的样本根据距离的距离进行分类，可在强大的深神经网络中学到的嵌入空间中看到的样品，可以避免以少数图像分类的少数训练图像过度拟合，并实现了最新的图像表现。在本文中，我们提供了对深度度量学习方法的最新审查，以进行2018年至2022年的少量图像分类，并根据度量学习的三个阶段将它们分为三组，即学习功能嵌入，学习课堂表示和学习距离措施。通过这种分类法，我们确定了他们面临的不同方法和问题的新颖性。我们通过讨论当前的挑战和未来趋势进行了少量图像分类的讨论。

很少有射击学习（FSL）由于其在模型训练中的能力而无需过多的数据而引起了计算机视觉的越来越多的关注。 FSL具有挑战性，因为培训和测试类别（基础与新颖集）可能会在很大程度上多样化。传统的基于转移的解决方案旨在将从大型培训集中学到的知识转移到目标测试集中是有限的，因为任务分配转移的关键不利影响没有充分解决。在本文中，我们通过结合度量学习和通道注意的概念扩展了基于转移方法的解决方案。为了更好地利用特征主链提取的特征表示，我们提出了特定于类的通道注意（CSCA）模块，该模块通过分配每个类别的CSCA权重向量来学会突出显示每个类中的判别通道。与旨在学习全球班级功能的一般注意力模块不同，CSCA模块旨在通过非常有效的计算来学习本地和特定的特定功能。我们评估了CSCA模块在标准基准测试中的性能，包括Miniimagenet，Cifar-imagenet，Cifar-FS和Cub-200-200-2011。实验在电感和/跨域设置中进行。我们取得了新的最新结果。

基于度量学习的最近方法取得了很大镜头学习的巨大进步。然而，大多数人都仅限于图像级表示方式，这不能正确地处理课外变化和空间知识，从而产生不希望的性能。在本文中，我们提出了一个深度偏置纠正网络（DBRN）来充分利用特征表示结构中存在的空间信息。我们首先采用偏置整流模块来缓解由类内变化引起的不利影响。偏置纠正模块能够专注于通过给定不同权重的对分类更具判别的特征。为了充分利用培训数据，我们设计了一种模拟增强机制，可以使从支架组产生的原型更具代表性。为了验证我们方法的有效性，我们对各种流行的几次分类基准进行了广泛的实验，我们的方法可以优于最先进的方法。

很少有射击分类旨在学习一个模型，该模型只有几个标签样本可用，可以很好地推广到新任务。为了利用在实际应用中更丰富的未标记数据，Ren等人。 \ shortcite {ren2018meta}提出了一种半监督的少数射击分类方法，该方法通过手动定义的度量标记为每个未标记的样本分配了适当的标签。但是，手动定义的度量未能捕获数据中的内在属性。在本文中，我们提出了a \ textbf {s} elf- \ textbf {a} daptive \ textbf {l} abel \ textbf {a} u摄孔方法，称为\ textbf {sala}，用于半精神分裂的几个分类。萨拉（Sala）的主要新颖性是任务自适应指标，可以以端到端的方式适应不同任务的指标。萨拉（Sala）的另一个吸引人的特征是一种进步的邻居选择策略，该策略在整个训练阶段逐渐逐渐信心选择未标记的数据。实验表明，SALA优于在基准数据集上半监督的几种射击分类的几种最新方法。

Few-shot semantic segmentation aims to learn to segment new object classes with only a few annotated examples, which has a wide range of real-world applications. Most existing methods either focus on the restrictive setting of one-way few-shot segmentation or suffer from incomplete coverage of object regions. In this paper, we propose a novel few-shot semantic segmentation framework based on the prototype representation. Our key idea is to decompose the holistic class representation into a set of part-aware prototypes, capable of capturing diverse and fine-grained object features. In addition, we propose to leverage unlabeled data to enrich our part-aware prototypes, resulting in better modeling of intra-class variations of semantic objects. We develop a novel graph neural network model to generate and enhance the proposed part-aware prototypes based on labeled and unlabeled images. Extensive experimental evaluations on two benchmarks show that our method outperforms the prior art with a sizable margin.

大多数现有的少量学习（FSL）方法都需要大量的元训练中标记数据，这是一个主要限制。为了减少标签的需求，已经为FSL提出了半监督的元训练设置，其中仅包括几个标记的样品和基础类别中的未标记样本数量。但是，此设置下的现有方法需要从未标记的集合中选择类吸引的样本选择，这违反了未标记集的假设。在本文中，我们提出了一个实用的半监督元训练环境，并使用真正的未标记数据。在新设置下，现有方法的性能显着下降。为了更好地利用标签和真正未标记的数据，我们提出了一个简单有效的元训练框架，称为基于元学习（PLML）的伪标记。首先，我们通过常见的半监督学习（SSL）训练分类器，并使用它来获取未标记数据的伪标记。然后，我们从标记和伪标记的数据中构建了几个射击任务，并在构造的任务上运行元学习以学习FSL模型。令人惊讶的是，通过在两个FSL数据集的广泛实验中，我们发现这个简单的元训练框架有效地防止了在有限的标记数据下FSL的性能降解。此外，从元培训中受益，提出的方法还改善了两种代表性SSL算法所学的分类器。

模型不合时宜的元学习（MAML）可以说是当今最流行的元学习算法之一。然而，它在几次分类上的性能远远远远远远远远远远远远远远落在许多致力于该问题的算法。在本文中，我们指出了如何训练MAML以进行几次分类的几个关键方面。首先，我们发现MAML在其内部循环更新中需要大量的梯度步骤，这与其常见的用法相矛盾。其次，我们发现MAML对元测试过程中的类标签分配敏感。具体而言，MAML Meta-Trains $ n$道分类器的初始化。这些$ n $方式，在元测试期间，然后具有“ $ n！$”的“ $ n！$”排列，并与$ n $新颖的课程配对。我们发现这些排列会导致巨大的准确性差异，从而使MAML不稳定。第三，我们研究了几种使MAML置换不变的方法，其中元训练单个向量以初始化分类头中的所有$ n $重量矢量的初始化。在Miniimagenet和Tieredimagenet等基准数据集上，我们命名Unicorn-MAML的方法在不牺牲MAML的简单性的情况下以与许多最近的几杆分类算法相同甚至优于许多近期的几个次数分类算法。

大多数现有的复合面部表达识别（FER）方法依赖于用于训练的大型化合物表达数据。但是，收集此类数据是劳动密集型且耗时的。在本文中，我们解决了跨域少数学习（FSL）设置中的复合FER任务，该设置仅需要几个在目标域中的复合表达式样本。具体而言，我们提出了一个新型的级联分解网络（CDNET），该网络将基于顺序分解机制的几个学习到分解模块层叠，以获得可转移的特征空间。为了减轻我们任务中基本班级有限的过度拟合问题，部分正则化策略旨在有效利用情节培训和批处理培训的最佳功能。通过在多个基本表达数据集上进行类似任务的培训，CDNET了解了可以轻松适应以识别看不见的化合物表达式的学习能力。对利润和野外复合表达数据集进行的广泛实验证明了我们提出的CDNET与几种最先进的FSL方法的优越性。代码可在以下网址获得：https：//github.com/zouxinyi0625/cdnet。

We propose prototypical networks for the problem of few-shot classification, where a classifier must generalize to new classes not seen in the training set, given only a small number of examples of each new class. Prototypical networks learn a metric space in which classification can be performed by computing distances to prototype representations of each class. Compared to recent approaches for few-shot learning, they reflect a simpler inductive bias that is beneficial in this limited-data regime, and achieve excellent results. We provide an analysis showing that some simple design decisions can yield substantial improvements over recent approaches involving complicated architectural choices and meta-learning. We further extend prototypical networks to zero-shot learning and achieve state-of-theart results on the CU-Birds dataset.

在元学习框架下设计了许多射门学习方法，这些方法从各种学习任务中学习并推广到新任务。这些元学习方法在从同一分布（I.I.D.观察）中绘制的所有样本中的情况下实现了预期的性能。然而，在现实世界应用中，很少拍摄的学习范式往往遭受数据转移，即，即使在相同的任务中，也可以从各种数据分布中汲取不同任务中的示例。大多数现有的几次拍摄方法不考虑数据班次，因此在数据分布换档时显示降级性能。然而，由于每个任务中的标记样本数量有限的标记样本，因此在几次拍摄学习中解决数据转换问题是不普遍的。针对解决此问题，我们提出了一种新的基于度量的元学习框架，以便在知识图表的帮助下提取任务特定的表示和任务共享表示。因此，任务内的数据偏移可以通过任务共享和特定于任务的表示的组合来组合。拟议的模型是对流行的基准测试和两个构造的新具有挑战性的数据集。评估结果表明了其显着性能。

模型不合时宜的元学习（MAML）是一种著名的少数学习方法，它启发了许多后续工作，例如Anil和Boil。但是，作为一种归纳方法，MAML无法完全利用查询集的信息，从而限制了其获得更高通用性的潜力。为了解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的方法，该方法可以适应性地生成伪标记，并可以提高MAML家族的性能。所提出的方法，被称为生成伪标签的MAML（GP-MAML），GP-Anil和GP-Boil，是查询的杠杆统计数据，以提高新任务的性能。具体而言，我们自适应地添加伪标签并从查询集中挑选样品，然后使用挑选的查询样品和支持集对模型进行重新训练。 GP系列还可以使用伪查询集中的信息在元测试过程中重新培训网络。尽管某些转导方法（例如跨传播网络（TPN））努力实现这一目标。

很少有射击学习（FSL）旨在使用有限标记的示例生成分类器。许多现有的作品采用了元学习方法，构建了一些可以从几个示例中学习以生成分类器的学习者。通常，几次学习者是通过依次对多个几次射击任务进行采样并优化几杆学习者在为这些任务生成分类器时的性能来构建或进行元训练的。性能是通过结果分类器对这些任务的测试（即查询）示例进行分类的程度来衡量的。在本文中，我们指出了这种方法的两个潜在弱点。首先，采样的查询示例可能无法提供足够的监督来进行元训练少数学习者。其次，元学习的有效性随着射击数量的增加而急剧下降。为了解决这些问题，我们为少数学习者提出了一个新颖的元训练目标，这是为了鼓励少数学习者生成像强大分类器一样执行的分类器。具体而言，我们将每个采样的几个弹药任务与强大的分类器相关联，该分类器接受了充分的标记示例。强大的分类器可以看作是目标分类器，我们希望在几乎没有示例的情况下生成的几个学习者，我们使用强大的分类器来监督少数射击学习者。我们提出了一种构建强分类器的有效方法，使我们提出的目标成为现有基于元学习的FSL方法的易于插入的术语。我们与许多代表性的元学习方法相结合验证了我们的方法，Lastshot。在几个基准数据集中，我们的方法可导致各种任务的显着改进。更重要的是，通过我们的方法，基于元学习的FSL方法可以在不同数量的镜头上胜过基于非Meta学习的方法。

Few-shot relation extraction (FSRE) aims at recognizing unseen relations by learning with merely a handful of annotated instances. To generalize to new relations more effectively, this paper proposes a novel pipeline for the FSRE task based on queRy-information guided Attention and adaptive Prototype fuSion, namely RAPS. Specifically, RAPS first derives the relation prototype by the query-information guided attention module, which exploits rich interactive information between the support instances and the query instances, in order to obtain more accurate initial prototype representations. Then RAPS elaborately combines the derived initial prototype with the relation information by the adaptive prototype fusion mechanism to get the integrated prototype for both train and prediction. Experiments on the benchmark dataset FewRel 1.0 show a significant improvement of our method against state-of-the-art methods.

从少数样本中学习的多功能性是人类智能的标志。很少有学习能力超越机器的努力。受概率深度学习的承诺和力量的启发，我们提出了一个新颖的变异推理网络，用于几个射击分类（被构成三叉戟），将图像的表示形式分离为语义和标记潜在变量，并以相互交织的方式推断它们。为了诱导任务意识，作为三叉戟推理机制的一部分，我们使用一种新型的基于内置的基于注意的转导功能提取模块（我们致电ATTFEX）在查询和支持图像上借鉴了几次任务的图像。我们广泛的实验结果证实了三叉戟的功效，并证明，使用最简单的骨架，它在最常见的数据集Miniimagenet和Tieredimagenet中设置了新的最新时间（最多可提高4％和5％，，高达4％和5％分别是）以及最近具有挑战性的跨域迷你膜 - > CUB场景，其范围超出了最佳现有跨域基线的显着利润率（最高20％）。可以在我们的GitHub存储库中找到代码和实验：https：//github.com/anujinho/trident

教学机器根据少数训练样本认识到一个新的类别，特别是由于缺乏数据缺乏的新型类别的难题了解，只有一个仍然挑战。然而，人类可以快速学习新课程，甚至在人类可以讲述基于视觉和语义先前知识的关于每个类别的歧视特征时，甚至给出了一些样本。为了更好地利用这些先验知识，我们提出了语义引导的注意力（SEGA）机制，其中语义知识用于以自上而下的方式引导视觉感知，在区分类别时应注意哪些视觉特征。结果，即使少量样品也可以更具判别嵌入新类。具体地，借助从基类传输可视化的先验知识，接受了一个特征提取器，以培训以将每个小组类的数量的每个小组的图像嵌入到视觉原型中。然后，我们学习一个网络将语义知识映射到特定于类别的注意力矢量，该向量将用于执行功能选择以增强视觉原型。在Miniimagenet，Tieredimagenet，CiFar-FS和Cub上进行了广泛的实验表明，我们的语义引导的注意力实现了预期的功能和优于最先进的结果。