Few-Shot Learning

Mitä on Few-Shot Learning?

Few-Shot Learning on koneoppimisen lähestymistapa, jonka avulla mallit pystyvät tekemään tarkkoja ennusteita vain pienellä määrällä merkittyjä esimerkkejä. Toisin kuin perinteiset valvotun oppimisen menetelmät, jotka vaativat suuria määriä merkittyä dataa harjoitteluun, Few-Shot Learning keskittyy kouluttamaan malleja yleistämään rajallisesta aineistosta. Tavoitteena on kehittää oppimisalgoritmeja, jotka pystyvät oppimaan tehokkaasti uusia käsitteitä tai tehtäviä vain muutamasta esimerkistä, ihmisen oppimiskyvyn tavoin.

Koneoppimisen yhteydessä termi “few-shot” viittaa koulutusesimerkkien määrään luokkaa kohden. Esimerkiksi:

• One-Shot Learning: Malli oppii vain yhdestä esimerkistä per luokka.
• Few-Shot Learning: Malli oppii pienestä määrästä (yleensä 2–5) esimerkkiä per luokka.

Few-Shot Learning kuuluu laajempaan n-shot learning -kategoriaan, jossa n tarkoittaa koulutusesimerkkien määrää luokkaa kohden. Se liittyy läheisesti metaoppimiseen, jota kutsutaan myös “oppimiseksi oppimaan”, jossa mallia koulutetaan monenlaisilla tehtävillä, jotta se oppii mukautumaan nopeasti uusiin tehtäviin rajallisella datalla.

Miten Few-Shot Learningia käytetään?

Few-Shot Learningia käytetään ensisijaisesti tilanteissa, joissa suuren merkityn aineiston hankkiminen on epäkäytännöllistä tai mahdotonta. Näin voi olla esimerkiksi seuraavista syistä:

• Datapula: Harvinaiset tapahtumat, uudet tuotekuvat, ainutlaatuiset käyttäjäintentiot tai epätavalliset sairaudet.
• Korkeat annotointikustannukset: Datan merkitseminen vaatii asiantuntijuutta tai huomattavaa ajankäyttöä.
• Yksityisyysongelmat: Datan jakaminen tai kerääminen on rajoitettua yksityisyyssäädösten vuoksi.

Näiden haasteiden ratkaisemiseksi Few-Shot Learning hyödyntää aiempaa tietoa ja oppimisstrategioita, joiden avulla mallit voivat tehdä luotettavia ennusteita vähäisellä datalla.

Keskeiset lähestymistavat Few-Shot Learningissa

Useita menetelmiä on kehitetty toteuttamaan Few-Shot Learningia tehokkaasti:

1. Metaoppiminen (oppiminen oppimaan)
2. Siirtoppiminen
3. Data-aumentaatio
4. Metriikkaoppiminen

1. Metaoppiminen (oppiminen oppimaan)

Metaoppiminen tarkoittaa mallien kouluttamista erilaisilla tehtävillä siten, että ne pystyvät nopeasti oppimaan uusia tehtäviä pienellä määrällä dataa. Malli oppii meta-tasolla, miten oppia, mikä mahdollistaa nopean mukautumisen rajallisilla esimerkeillä.

Keskeiset käsitteet:

• Episodit: Koulutus jaksotetaan episodeihin, jotka jäljittelevät Few-Shot-tehtävää.
• Support set: Pieni merkitty aineisto, josta malli oppii.
• Query set: Aineisto, johon malli tekee ennusteita opittuaan support setistä.

Suositut metaoppimisalgoritmit:

• Model-Agnostic Meta-Learning (MAML): Kouluttaa mallin parametrit siten, että vain muutama gradienttipäivitys johtaa hyvään yleistämiseen uusissa tehtävissä.
• Prototypical Networks: Oppii metriikka-avaruuden, jossa luokittelu voidaan tehdä laskemalla etäisyydet kunkin luokan prototyyppiin.
• Matching Networks: Käyttää attention-mekanismeja support setin oppimiseen upotetussa avaruudessa.

Esimerkki käyttötapauksesta:

Luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) chatbot saattaa joutua ymmärtämään uusia käyttäjäintentiota, joita ei ollut mukana alkuperäisessä koulutuksessa. Metaoppimisen avulla chatbot voi nopeasti oppia tunnistamaan ja vastaamaan näihin uusiin intentioihin saatuaan vain muutaman esimerkin.

2. Siirtoppiminen

Siirtoppiminen hyödyntää aiemmasta tehtävästä opittua tietoa uuden, mutta siihen liittyvän tehtävän oppimisessa. Malli esikoulutetaan suurella aineistolla ja hienosäädetään sitten kohteen Few-Shot-tehtävälle.

Prosessi:

• Esikoulutus: Malli koulutetaan suurella, monipuolisella aineistolla oppimaan yleisiä piirteitä.
• Hienosäätö: Esikoulutettu malli mukautetaan uuteen tehtävään rajallisella datalla.

Edut:

• Vähentää suuren merkityn datan tarvetta kohdetehtävässä.
• Hyödyntää esikoulutuksen aikana opittuja monipuolisia piirre-edustuksia.

Esimerkki käyttötapauksesta:

Konenäössä ImageNetillä esikoulutettu malli voidaan hienosäätää luokittelemaan harvinaisen sairauden lääketieteellisiä kuvia vain muutamalla merkityllä esimerkillä.

3. Data-aumentaatio

Data-aumentaatio tarkoittaa lisäharjoitteludatan tuottamista olemassa olevasta rajallisesta aineistosta. Tämä auttaa estämään ylisovittamista ja parantaa mallin yleistämiskykyä.

Tekniikat:

• Kuvamuunnokset: Kuvien kierto, skaalaus, kääntö ja rajaaminen.
• Synteettisen datan generointi: Generatiivisten mallien, kuten generatiivisten vastustavien verkkojen (GAN), käyttö uusien näytteiden luomiseen.
• Mixup ja CutMix: Esimerkkiparien yhdistäminen uusien harjoitusnäytteiden muodostamiseksi.

Esimerkki käyttötapauksesta:

Puheentunnistuksessa muutamaa ääninäytettä voidaan amentoida lisäämällä taustamelua, muuttamalla sävelkorkeutta tai nopeutta, jolloin saadaan monipuolisempi harjoitusaineisto.

4. Metriikkaoppiminen

Metriikkaoppiminen keskittyy etäisyysfunktion oppimiseen, joka mittaa, kuinka samankaltaisia tai erilaisia kaksi datapistettä ovat. Malli oppii kartoittamaan datan upotusavaruuteen, jossa samankaltaiset ovat lähellä toisiaan.

Lähestymistavat:

• Siamese-verkot: Käyttävät kahta identtistä verkkoa, joilla on jaetut painot, syötteiden upotusten laskemiseen ja niiden välisten etäisyyksien mittaamiseen.
• Triplet Loss: Varmistaa, että ankkuri on lähempänä positiivista esimerkkiä kuin negatiivista esimerkkiä tietyn marginaalin verran.
• Kontrastinen oppiminen: Oppii upotuksia vertailemalla samankaltaisia ja erilaisia pareja.

Esimerkki käyttötapauksesta:

Kasvojentunnistuksessa metriikkaoppiminen mahdollistaa mallin varmistaa, ovatko kaksi kuvaa samasta henkilöstä opittujen upotusten perusteella.

Tutkimusta Few-Shot Learningista

Few-Shot Learning on nopeasti kehittyvä koneoppimisen osa-alue, joka pyrkii ratkaisemaan mallien kouluttamisen haasteen rajallisella määrällä merkittyä dataa. Tämä osio esittelee useita keskeisiä tieteellisiä julkaisuja, jotka ovat edistäneet Few-Shot Learningin menetelmien kehitystä ja ymmärrystä.

Keskeisiä tieteellisiä julkaisuja

1. Deep Optimal Transport: A Practical Algorithm for Photo-realistic Image Restoration

   • Tekijät: Theo Adrai, Guy Ohayon, Tomer Michaeli, Michael Elad
   • Yhteenveto: Tässä julkaisussa esitellään innovatiivinen kuvien restaurointialgoritmi, joka hyödyntää Few-Shot Learning -periaatteita. Käyttämällä pientä kuvasarjaa algoritmi parantaa esikoulutettujen mallien havaintolaatua tai neliöllistä virhettä (MSE) ilman lisäkoulutusta. Menetelmä perustuu optimaaliseen kuljetukseen, jossa lähtöaineiston jakauma kohdistetaan mallin tuottamaan jakaumaan lineaarisella muunnoksella variational auto-encoderin latentissa tilassa. Tutkimus osoittaa parannuksia havaintolaadussa ja esittelee interpolointimenetelmän, jonka avulla voidaan tasapainottaa havaintolaatua ja neliöllistä virhettä palautetuissa kuvissa.
   • Lue lisää

2. Minimax Deviation Strategies for Machine Learning and Recognition with Short Learning Samples

   • Tekijät: Michail Schlesinger, Evgeniy Vodolazskiy
   • Yhteenveto: Tässä tutkimuksessa käsitellään pienten oppimisotosten haasteita koneoppimisessa. Siinä kritisoidaan maksimiuskottavuuden ja minimax-opetusstrategioiden rajoituksia ja esitellään minimax deviation -oppimisen käsite. Tämä uusi lähestymistapa pyrkii voittamaan aiempien menetelmien puutteet ja tarjoaa vankan vaihtoehdon Few-Shot Learning -skenaarioihin.
   • Lue lisää

3. Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems

   • Tekijät: Changjian Li
   • Yhteenveto: Vaikka julkaisu keskittyy pääasiassa elinikäisiin oppimisjärjestelmiin, se tarjoaa näkemyksiä, jotka ovat sovellettavissa Few-Shot Learningiin nostamalla esiin perinteisten vahvistusoppimisparadigmojen puutteita. Siinä ehdotetaan, että elinikäisesti oppivat järjestelmät, jotka oppivat jatkuvasti vuorovaikutusten kautta, voivat tarjota arvokkaita näkökulmia Few-Shot Learning -mallien kehittämiseen.
   • Lue lisää

4. Dex: Incremental Learning for Complex Environments in Deep Reinforcement Learning

   • Tekijät: Nick Erickson, Qi Zhao
   • Yhteenveto: Dex-työkalupakki esitellään jatkuvan oppimisen menetelmien kouluttamiseen ja arviointiin, erityisesti inkrementaaliseen oppimiseen. Tämä lähestymistapa voidaan nähdä eräänlaisena Few-Shot Learningina, jossa optimaalinen painotuksen alustus saadaan ratkaisemalla ensin yksinkertaisempia ympäristöjä. Julkaisussa osoitetaan, miten inkrementaalinen oppiminen voi ylittää perinteiset menetelmät merkittävästi monimutkaisissa vahvistusoppimistilanteissa.
   • Lue lisää

5. Augmented Q Imitation Learning (AQIL)

   • Tekijät: Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal
   • Yhteenveto: Tässä julkaisussa tutkitaan imitointioppimisen ja vahvistusoppimisen rajapintaa, jotka molemmat liittyvät läheisesti Few-Shot Learningiin. AQIL yhdistää näitä oppimisparadigmoja muodostaen vankan kehyksen ohjaamattomaan oppimiseen ja tarjoaa näkemyksiä siitä, miten Few-Shot Learningia voidaan parantaa imitoinnin ja palautemekaniikkojen avulla.
   • Lue lisää