Language Models are Few-Shot Learners

 随着BERT、DALL-E、GPT-3等大规模预训练模型的出现，AI社区正在经历一场范式转变。在BERT出现（2018年）之前，语言模型的自监督学习本质上只是NLP的一个子领域，与其他NLP子领域并行发展。但在BERT横扫11项NLP任务之后，这种格局被打破了。2019年之后，使用自监......

\(\quad\)在自编码器中使用深度网络已成为有前途的研究方向，这种学习网络有两个挑战：处理量化与控制reconstructionerror(distortion)entropy(rate)ofthelatentimagerepresentation之间的权衡（rate都用熵表示吗？）introduction\(\quad\)训练这种基于网络的压缩方法有一个......

论文链接：Meta-TuningLossFunctionsandDataAugmentationforFew-ShotObjectDetectionAbstract现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning）方法。基于元学习的方法旨在学习专用的元模型，使用学到的先验知识处理新的类，而基于微......

1.Pretitle:LatentConsistencyModels:SynthesizingHigh-ResolutionImageswithFew-StepInferenceaccepted:arXiv2023(ICLR2024Submission)paper:https://arxiv.org/abs/2303.01469code:https://github.com/openai/consistency_modelsref:https://mp.wei......

基于元学习（Meta-Learning）的方法：Few-shot问题或称为Few-shot学习是希望能通过少量的标注数据实现对图像的分类，是元学习(Meta-Learning)的一种。Few-shot学习，不是为了学习、识别训练集上的数据，泛化到测试集，而是为了让模型学会学习。也就是模型训练后，能理解事物的异同、区分不同的......

https://mp.weixin.qq.com/s/iL6YitT7EGP6DnrBehb9MQ1.AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModels论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.05543.pdf开源地址：https://github.com/lllyasviel/ControlNet（该项目已有2.4万stars）作者单位：斯坦福大学这......

PARSeqECCV2022读论文思考的问题论文试图解决什么问题？一些文本识别模型会对semantic信息建模，从而辅助某些困难情况下的文本识别传统的auto-regressive方式限制了语义信息的传输方向；双向的auto-regressive聚合增加了不必要的计算量和复杂度；聚合视觉模型和语言......

CVPR2022读论文思考的问题论文试图解决什么问题？一些基于DETR的方法在ICDAR15,MLT17等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳DETR运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度即使使用DETR的改进模型......

PrototypicalNetworksforFew-shotLearning摘要我们提出了原型网络，用于解决少样本分类问题，在这种情况下，分类器必须对训练集中未见的新类进行归纳，而每个新类只有少量的例子。原型网络学习一个度量空间，在这个空间中，可以通过计算与每个类别的原型表示的距离来进行分类。与最近的少......

Saving&LoadingModelforInferenceSave/Load state_dict (Recommended)Save:torch.save(model.state_dict(),PATH)Load:model=TheModelClass(*args,**kwargs)model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.eval（)REFhttps://pytorch.org/tutorials/beginner/sa......