一、简介
One Shot Learning，又称为单张学习，是指从非常少的样本中获取知识进行分类或识别的技术。
传统的机器学习方法通常需要大量的数据进行训练，但在现实生活中，获得大样本数据并不容易，同时在一些特殊领域，数据集的大小也存在限制。为了解决这些问题，One Shot Learning应运而生。
One Shot Learning可以通过深度学习网络取得良好效果，在物体识别、人脸识别等领域得到了广泛应用。
二、方法
One Shot Learning方法通常需要利用一些先验知识和特定的算法模型。例如，神经网络中的Siamese Network模型结构就是一种常用的One Shot Learning分类器。
Siamese Network模型由两个完全相同，共享权重的子网络构成。每个子网络都接受一个输入，将输入映射到高维特征空间中。通过比较两个子网络的输入，计算它们的距离，就可以得到不同输入的相似度。最终利用分类器决策函数对相似度计算结果进行分类。
三、应用
One Shot Learning方法在人脸识别、手写字符识别等方面得到了广泛应用，同时在自然语言处理和语音识别领域也开始得到关注。
下面是一个利用Siamese Network进行手写字符识别的简单示例：
<img src="Sample.png" width=250>
import tensorflow as tf
left_input = tf.placeholder(tf.float32, (None, 28, 28, 1))
right_input = tf.placeholder(tf.float32, (None, 28, 28, 1))
# 构造Siamese Network
def build_convnet(input, reuse=False):
with tf.variable_scope("conv_net", reuse=reuse):
x = tf.layers.conv2d(input, 64, 10, activation='relu')
x = tf.layers.max_pooling2d(x, 2)
x = tf.layers.conv2d(x, 128, 7, activation='relu')
x = tf.layers.max_pooling2d(x, 2)
x = tf.layers.conv2d(x, 128, 4, activation='relu')
x = tf.layers.max_pooling2d(x, 2)
x = tf.layers.conv2d(x, 256, 4, activation='relu')
x = tf.layers.flatten(x)
x = tf.layers.dense(x, 4096, activation='sigmoid')
return x
# 对Siamese Network的左边进行处理
with tf.variable_scope("siamese") as scope:
left_output = build_convnet(left_input)
scope.reuse_variables()
right_output = build_convnet(right_input)
# 计算两个输出的距离
distance = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(left_output,right_output)),1))
# 应用分类器
with tf.variable_scope("classification"):
logits = tf.layers.dense(distance, 2, activation='softmax')
prediction = tf.argmax(logits, 1)
# 计算损失函数并进行优化
labels = tf.placeholder(tf.float32, (None, 2))
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.01).minimize(loss)
# 训练Siamese Network并进行测试
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
for step in range(5000):
batch_x1, batch_x2, batch_y = get_train_batch()
_, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={left_input: batch_x1, right_input: batch_x2, labels: batch_y})
if step % 100 == 0:
print("loss: ", loss_val)
test_x1, test_x2, test_y = get_test_batch()
accuracy = np.mean(np.equal(test_y, sess.run(prediction, feed_dict={left_input: test_x1, right_input:test_x2})))
print("accuracy: ", accuracy)四、总结
One Shot Learning可以通过深度学习网络实现对数据的快速学习和有效识别。在实际应用中，可以根据具体的需求采用不同的算法模型和技术实现。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/243714.html
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