Few-Shot Learning

Few-Shot Learning

与普通的分类学习方法不同，Few-Shot Learning通过小样本Support Set 来判断Query的类别。

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Few-shot learning 是一种Meta Learning。

Meta Learning 就是自主学习。

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1.Supervised Learning vs. Few-Shot Learning

与监督学习相比，Few-Shot Learning 的Query Sample 的类别也是未知的。

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Support Set 通常是一个二维矩阵的形式。

k-way 表示类别的个数

n-shot 表示每个类样本的个数

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变化关系如上图所示。

显然类别越多准确率越低，shots 越大，准确率越高。

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2.Basic Idea

从大规模数据集中训练CNN网络，学习相似函数sim。

然后应用sim进行预测，将Query 与 Support Set 依次求sim，取最高得分的类。

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2.1 常见的数据集datasets

字符集Omniglot。

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图像集Mini-ImageNet

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3.Siamese Network

3.1 Learning Pairwise Similarity Scores

将data分为两类，Positive and Negative Samples。

每个数据都是一个三元组：第一个图片、第二个图片、标签。1表示是同一类，0表示不是同一类。

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构建一个CNN提取图片的特征向量。

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每次求输入两个图片，通过CNN得到两个特征向量$h_1,h_2$。然后相减取绝对值$z=|h_1-h_2|$，再通过全连接层和激活函数Sigmoid得到值在$[0,1]$之间。然后与标签target 计算Loss。使用Loss进行梯度更新全连接层和CNN的参数。

target为0时同理。

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3.2 Triplet Loss

Triplet Loss 是每次选择一个anchor 作为锚点，然后选择同类的另一个作为postive、不同类的一个作为negative。

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通过CNN 提取特征向量后，分别与$x^a$ 计算二范数的平方。

我们的目的是让$d^{+}$ 更小，$d^{-}$ 更大。因此考虑设置超参数$\alpha$ 。

当$d^{-}\ge d^{+}+\alpha$ 时就不用管，Loss为0.

否则$\text{Loss}=d^{+}+\alpha -d^{-}$。然后梯度下降更新CNN。

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在于预测的时候，我们计算两个图片的在特征向量空间的距离即可。

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3.3 Summary

CNN用于提取特征向量，对于Query要么使用Sigmoid 近似相似度sim，要么使用distance 比较。

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4.Pretraining and Fine Tuning

cosine similarity 是两个二范数为1的向量的内积。几何意义上看是一个向量在另一个向量上的映射范围是$[-1,1]$。

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若模长不为1，可以进行归一化。

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4.1 Softmax Function

Softmax 函数常常用于输出概率密度分布，将输入的一组向量进行softmax后得到对应的概率分布。

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Softmax Classifier 的组成由二维向量W和常量b组成。

4.2 Few-Shot Prediction Using Pretrained CNN

使用CNN提取特征向量，然后对于Support Set中的每类进行取均值，然后归一化。

归一化后堆叠为矩阵M。

这样Mq 的结果就是cos 相似值，然后进行softmax即可得到概率密度分布。

4.3 Fine-Tuning(微调)

在使用CNN进行Few-Shot 预测时，softmax 的W和b时固定的。

W就是Support set 中计算堆叠后的M，b=0。

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我们对softmax得到的$p_j$ 和真实标签$y_j$ 求CrossEntropy，然后最小化。

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为了避免过拟合，一般还会加上Regularization。

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实验证明Fine Tuning效果会更好。

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4.4 优化Tricks

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对所有样例得到的sotamax$p$ 进行Entropy 然后正则化，该值越小说明更容易区分。

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Trick3 使用Cosine Similarity 代替$w^{T}q$。本质就是将$w^{T}q$ 进行归一化，映射到模长为1，实际证明效果更好。

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4.5 Summary

大规模数据集预训练CNN，使用CNN提取特征向量。

计算Support Set 每个类别的特征向量均值。

然后比较两两的距离，选择分类。

在Pretraining后，还可以通过Fine Tuning优化Softmax 分类器。同时也可以在训练分类器的同时反向传播更新CNN参数。