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面向小样本学习的嵌入学习方法研究综述
文献摘要：
为了解决机器学习在样本量较少的情况下所面临的巨大挑战,研究人员提出了小样本学习的概念.在现有的小样本学习研究工作中,嵌入学习方法取得了不错的效果,引发了大量关注.根据训练特征嵌入函数时结合任务特征信息的方式,将嵌入学习方法划分为单一嵌入模型和混合嵌入模型两大类.依据划分的类别,对现有的嵌入学习方法的研究工作展开进行研究.汇总了现有的小样本标准数据集,阐述了每一类嵌入学习方法的表现,分析了影响小样本学习性能的因素.讨论嵌入学习方法目前面临的挑战,并展望未来的研究方向.
文献关键词：
机器学习;小样本学习;特征嵌入函数;嵌入学习方法
中图分类号：
作者姓名：
黄彦乾;迟冬祥;徐玲玲
作者机构：
上海电机学院 电子信息学院,上海 201306
文献出处：
引用格式：
[1]黄彦乾;迟冬祥;徐玲玲-.面向小样本学习的嵌入学习方法研究综述)[J].计算机工程与应用,2022(03):34-49
A类：
嵌入学习方法,特征嵌入函数
B类：
小样本学习,样本量,学习研究,不错,训练特征,任务特征,特征信息,嵌入模型,混合嵌入,两大类,开进,标准数据集,学习性,展望未来
AB值：
0.172477
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