少量学习

少量学习（few-shot learning）是机器学习技术的一个子集，它能使模型从数量有限的训练实例中进行泛化。与需要大量数据集的传统方法不同，少量学习侧重于从最小的数据样本集中进行直观的适应性调整，这使其在数据收集成本高昂或不切实际的情况下发挥强大的作用。

相关性和重要性

对于数据匮乏的应用领域来说，从少量示例中学习任务的能力至关重要。少量实例学习在医疗保健等领域尤为重要，因为在这些领域，获得大量标注的罕见疾病数据集具有挑战性。它反映了人类的学习过程，在这种过程中，往往只需很少的先验信息就能掌握新概念，从而提高了人工智能的灵活性和应用范围。

应用

快速学习在各个领域都发挥着重要作用：

• 医疗保健：通过使模型能够从最少的数据中识别模式和诊断疾病，少量学习支持了人工智能在医疗保健领域的进步，为医疗专业人员提供了准确的决策工具。

• 农业：在农业监测方面，"少量学习 "可以快速适应不同的植物种类和病害类型，而不需要详尽的数据集，正如 "农业中的人工智能"中所探讨的那样。

• 机器人：少量学习使机器人能够通过少量演示来理解新任务，从而优化机器人对不同环境的适应性。

技术概览

快速学习通常利用元学习，即算法学习如何学习。这样产生的模型可以在不同任务中推广知识。目前有多种方法：

• 原型网络：模型从少量实例中为每个类别创建原型，并根据与这些原型的接近程度对新实例进行分类。

• 匹配网络：这些网络利用注意力机制，将新数据点与一个小型的标记支持集进行比较。

• 基于优化的模型：在这里，元学习只需几个梯度步骤就能有效调整模型参数。

与相关概念的区别

少量学习不应与零点学习混淆，零点学习是指模型利用语义嵌入识别完全未见的类别。零点学习需要一些数据样本进行训练，尽管数量很少。

真实世界的例子

• 面部识别：面部识别系统中越来越多地集成了快速学习功能。这些系统可以快速适应新的人脸，同时维护隐私和安全，这在人工智能促进更智能零售等进展中已有讨论。

• 野生动物监测：在野生动物保护方面，如YOLOv5 的应用所示，少镜头学习可帮助从有限的视觉数据中识别物种，这对于在干扰最小的情况下追踪濒危物种非常有价值。

进一步探索

要更深入地了解 "少量学习"，可以考虑探索这些资源：

• arXiv 上的元学习论文提供了各种研究见解和突破。
• Ultralytics HUB，提供实验高级人工智能技术（包括少量学习）的工具。

通过简化从有限数据中学习的能力，"少量学习 "代表着向更像人类的人工智能模型的范式转变，为各种有影响力的实际应用打开了新的大门。