小样本学习

参考网站：小样本学习

什么是小样本学习：

小样本学习是具有有限监督数据的机器学习。以最少的数据，实现学习。

举个例子：

传统深度学习（大样本学习）：
比如教 AI 认 “猫”，需要给它看10 万张不同角度、颜色、品种的猫照片，它才能总结出 “猫有四条腿、尖耳朵、长尾巴” 的规律。
缺点：像个 “死记硬背的学生”，必须靠大量练习才能学会，遇到没见过的猫（比如戴帽子的猫）可能就认不出了。

小样本学习（Few-Shot Learning）：
现在只给 AI 看3 张猫的照片，甚至1 张，它就能学会认猫。
秘诀：

1. 用以前学过的知识打底：
   比如 AI 之前学过 “动物”“哺乳动物” 的共性（有毛、会动），现在只需要告诉它 “猫是一种小型哺乳动物，有尖耳朵”，就能快速联想起来。
2. 找规律比记细节更重要：
   不死记硬背每只猫的样子，而是抓住 “猫和狗的区别”（比如耳朵形状、胡须长度），用 “对比法” 学习。
3. 自己 “脑补” 更多例子：
   如果样本太少，AI 会自己 “想象” 出更多猫的样子（比如用生成技术画出不同姿态的猫），假装自己见过更多数据。

因此小样本学习重点为：数据、模型、算法，小样本学习的研究都是从这三方面着手。因此，小样本学习方法大致可分为基于数据增强的方法、基于模型改进的方法、基于算法优化的方法。

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基于数据增强的方法

1. 核心思想：通过几何变换（旋转、翻转）、像素扰动（噪声添加、Cutout）、特征混合（Mixup/CutMix）等方式，人为扩展样本空间，模拟真实数据分布的多样性。
   • 案例：在医学影像中，对少量肺部 CT 图像进行随机裁剪、对比度调整，迫使模型学习病灶的鲁棒特征，而非依赖特定拍摄角度。
2. 优势：计算成本低，可与任何模型结合，尤其适合图像、语音等结构化数据。

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基于模型改进的方法

1. 核心思想：利用生成模型（如 GAN、VAE、扩散模型）合成逼真样本，补充小数据集的样本量和多样性。
   • 典型方法：
     • FSGAN：通过生成对抗网络合成新样本，结合元学习实现少样本分类。
     • 条件生成模型：在元学习框架中，根据少量样本生成特定类别的 “虚拟样本”，如 MetaGAN。
   • 案例：在稀有物种图像分类中，用 GAN 生成鸟类的罕见姿态或光照条件下的图像，提升模型对新样本的泛化能力。

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基于算法优化的方法

1. 核心思想：从相关领域（源域）迁移数据或知识到目标任务（少样本域），利用跨域共性减少对目标数据的依赖。
   • 典型方法：
     • 迁移学习：在大规模图像数据集（如 ImageNet）上预训练模型，再在少样本任务（如医学图像）上微调。
     • 元学习中的先验知识：通过元训练阶段学习 “如何学习” 的通用能力，快速适应新任务（如 MAML 的模型快速更新机制）。

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模型层面：设计高效特征表示与度量机制

传统深度学习依赖深层网络在大量数据中 “暴力拟合” 特征，而小样本学习通过轻量化模型、度量学习、注意力机制等，显式学习更具判别性和泛化性的特征。

1. 度量学习（Metric Learning）

• 核心思想：将样本映射到高维特征空间，使同类样本距离更近、异类样本距离更远，通过度量样本间的相似度（如欧氏距离、余弦相似度）实现少样本分类。
  • 典型框架：
    • 原型网络（Prototypical Networks）：为每个类别计算一个 “原型向量”（如类别样本特征的均值），测试样本通过与原型的距离分类。
    • 孪生网络（Siamese Networks）：通过对比样本对的相似度，学习适用于少样本的特征空间（如人脸识别中的小样本验证）。
  • 案例：在手写字符识别中，仅用 3 个 “数字 5” 的样本生成原型向量，新样本通过计算与原型的距离完成分类。

2. 轻量化模型与注意力机制

• 核心思想：设计参数更少、特征提取更高效的模型，或通过注意力机制聚焦关键特征，减少对冗余数据的依赖。
  • 典型方法：
    • 神经架构搜索（NAS）：自动搜索适合小样本的轻量化网络结构（如 MobileNet 变体）。
    • 注意力机制：如 SENet 通过通道注意力抑制无关特征，在少样本图像分类中提升关键特征的权重。

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算法层面：元学习与快速自适应机制

元学习（Meta-Learning）是小样本学习的核心技术，其目标是让模型学会 “如何从少量样本中学习”，通过元训练 - 元测试的双层优化，提升模型的快速适应能力。

1. 模型不可知元学习（MAML）

• 核心思想：在元训练阶段，通过多个少样本任务优化模型的初始化参数，使模型在新任务上仅用少量样本和梯度更新即可快速收敛。
  • 数学原理：
    • 元训练阶段：对每个元任务 Ti​，用少量样本计算损失 LTi​​，更新模型参数 θ′=θ−α∇LTi​​(θ)。
    • 元目标：最小化所有元任务更新后的损失 ∑Ti​​LTi′​​(θ′)，使初始化参数 θ 具备快速适应能力。
  • 案例：在 5-way 1-shot 图像分类任务中，MAML 通过预训练的初始化参数，仅用 1 张新类别图像即可完成参数调整，准确率显著高于传统微调方法。

2. 基于记忆的学习（Memory-Based Learning）

• 核心思想：利用外部记忆模块存储历史任务的样本特征或知识，在新任务中通过检索记忆实现快速推理。
  • 典型方法：
    • 记忆网络（Memory Networks）：在少样本问答中，记忆模块存储支持样本的上下文，通过注意力机制检索相关信息回答新问题。
    • ** episodic 记忆 **：在元学习中，记忆模块动态存储每个类别的原型或支持样本，辅助查询样本分类。

适用场景与典型案例

1. 医疗影像分析：稀有疾病的 CT 图像仅数十例，通过小样本学习结合迁移学习和数据增强，实现病灶识别。
2. 自动驾驶长尾场景：对罕见障碍物（如施工标志），用度量学习快速识别新类别，避免依赖大量标注数据。
3. 个性化推荐：用户行为数据稀缺时，用元学习快速适应新用户的偏好，减少冷启动问题。
4. 遥感目标检测：卫星图像中稀有车辆或建筑的检测，通过原型网络结合特征金字塔网络（FPN）实现少样本目标定位。