小样本学习

什么是小样本学习？

小样本学习是一种机器学习方法，使模型仅通过少量有标签的样本就能做出准确预测。与需要大量标注数据进行训练的传统监督学习方法不同，小样本学习专注于训练模型从有限数据集中泛化。其目标是开发能高效从极少实例中学习新概念或新任务的学习算法，类似于人类的学习能力。

在机器学习领域，“小样本”指的是每个类别的训练样本数量。例如：

• 一次学习（One-Shot Learning）：模型每类只从一个样本中学习。
• 小样本学习（Few-Shot Learning）：模型每类从少量（通常2到5个）样本中学习。

小样本学习属于更广泛的n-shot学习，其中 n 代表每类训练样本的数量。它与元学习密切相关，也称为“学习如何学习”，即模型在多样任务上训练，从而能以有限数据快速适应新任务。

小样本学习的应用场景

小样本学习主要用于难以获得大量标注数据集的场合。常见原因包括：

• 数据稀缺：如罕见事件、新产品图片、独特用户意图或罕见疾病。
• 高昂标注成本：数据标注需要专家知识或耗时较多。
• 隐私问题：受隐私法规限制，数据无法共享或收集。

为应对这些挑战，小样本学习利用先验知识和学习策略，使模型能从极少数据中做出可靠预测。

小样本学习的核心方法

为高效实现小样本学习，发展出了多种方法：

1. 元学习（学习如何学习）
2. 迁移学习
3. 数据增强
4. 度量学习

1. 元学习（学习如何学习）

元学习是指在多种任务上训练模型，使其能够通过少量数据快速学习新任务。模型获得了关于“如何学习”的元层次理解，因此能用极少样本快速适应。

核心概念：

• Episode（情节）：训练以 episode 结构进行，每个 episode 模拟一个小样本任务。
• Support Set（支持集）：模型用于学习的小型有标签数据集。
• Query Set（查询集）：模型在学习支持集后用于预测的数据集。

流行的元学习算法：

• 模型无关元学习（MAML）：训练模型参数，使其经过少量梯度更新后能在新任务上很好泛化。
• 原型网络（Prototypical Networks）：学习度量空间，通过计算与各类别原型的距离进行分类。
• 匹配网络（Matching Networks）：利用注意力机制对支持集的嵌入进行预测。

案例举例：

在自然语言处理（NLP）领域，聊天机器人需要理解训练时未出现过的新用户意图。通过元学习，机器人在仅获得少量示例后，能快速适应并识别这些新意图。

2. 迁移学习

迁移学习利用一个任务中获得的知识，提升相关但不同任务的学习效果。模型先在大数据集上预训练，然后在目标小样本任务上进行微调。

流程：

• 预训练：在大型、多样化数据集上训练模型，学到通用特征。
• 微调：利用有限数据将预训练模型适应新任务。

优势：

• 降低目标任务对大量有标签数据的需求。
• 受益于预训练阶段获得的丰富特征表示。

案例举例：

在计算机视觉领域，先在 ImageNet 上预训练的模型可通过微调，利用极少标注样本实现对罕见疾病医学图像的分类。

3. 数据增强

数据增强是指从有限的数据集中生成更多训练数据，帮助防止过拟合并提升模型泛化能力。

常见技术：

• 图像变换：如旋转、缩放、翻转和裁剪图片。
• 合成数据生成：使用生成对抗网络（GAN）等生成新样本。
• Mixup 和 CutMix：将样本对组合生成新训练样本。

案例举例：

在语音识别中，为少量音频样本叠加背景噪声、改变音调或语速，可生成更具鲁棒性的训练集。

4. 度量学习

度量学习关注于学习衡量数据点间相似性的距离函数。模型将数据映射到一个嵌入空间，使相似样本距离更近。

方法：

• 孪生网络（Siamese Networks）：使用权重共享的双网络对输入对进行嵌入，并计算它们的距离。
• 三元组损失（Triplet Loss）：保证 anchor 与正样本距离小于与负样本的距离，并有一定间隔。
• 对比学习（Contrastive Learning）：通过对比相似和不相似样本对来学习嵌入。

案例举例：

在人脸识别中，度量学习让模型能通过学习到的嵌入判断两张图片是否为同一人。

小样本学习的研究进展

小样本学习是机器学习领域快速发展的方向，专注于解决有标签数据极少情况下的模型训练难题。本节介绍几篇关键的科学论文，助力理解和推动小样本学习方法的发展。

代表性科学论文

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

   • 作者：Theo Adrai、Guy Ohayon、Tomer Michaeli、Michael Elad
   • 摘要：该论文提出了一种创新的图像恢复算法，利用小样本学习原理，仅用少量图片即可提升预训练模型的感知质量或均方误差（MSE），无需额外训练。方法基于最优传输理论，通过在变分自编码器潜在空间的线性变换，使输出分布与源数据对齐。研究展示了感知质量的提升，并提出了一种在复原图像感知质量和MSE之间平衡的插值方法。
   • 阅读原文

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

   • 作者：Michail Schlesinger、Evgeniy Vodolazskiy
   • 摘要：该研究聚焦于小样本机器学习的挑战，批判了最大似然和极小极大学习策略的局限性，并提出了极小偏差学习的新概念。该方法旨在克服现有方法的不足，为小样本学习场景提供更稳健的替代方案。
   • 阅读原文

3. Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems

   • 作者：Changjian Li
   • 摘要：虽然主要关注终身学习系统，但该论文通过指出传统强化学习范式的不足，对小样本学习也具有启发意义。研究认为，能够持续通过交互自我学习的终身学习系统，为小样本学习模型的发展提供了宝贵视角。
   • 阅读原文

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

   • 作者：Nick Erickson、Qi Zhao
   • 摘要：Dex 工具包面向持续学习方法的训练和评估，重点在于增量学习。这种方法可视为小样本学习的一种形式，即通过先解决简单环境获得的最优权重初始化，在复杂场景中显著优于传统方法。
   • 阅读原文

5. Augmented Q Imitation Learning (AQIL)

   • 作者：Xiao Lei Zhang、Anish Agarwal
   • 摘要：本论文探讨了模仿学习与强化学习的交叉，这两者与小样本学习密切相关。AQIL 融合了这两种学习范式，构建了一个面向无监督学习的强大框架，展示了通过模仿和反馈机制提升小样本学习效果的新思路。
   • 阅读原文