Prototypical Network: 一種優秀的few-shot學習算法

機器學習中，few-shot學習已經成為了近年來的熱門研究方向。相較於傳統的機器學習算法，few-shot學習算法在訓練數據較少的情況下有着更好的表現。在目前的few-shot學習算法中，Prototypical Network是一種備受關注的算法，取得了不錯的效果。本文將從多個方面對Prototypical Network進行詳細的闡述。

一、簡介

Prototypical Network是一種最早由Google Brain提出的few-shot學習算法，它的核心思想是對目標類別構建一個原型，並通過計算測試樣本和每個原型之間的距離來判斷測試樣本所屬的類別。

在發展初期，Prototypical Network主要應用於圖像分類的應用。尤其是在Face recognition、Image segmentation和Object recognition等領域，Prototypical Network均取得了優秀的表現，頗受研究者的歡迎。隨着時代的發展，Prototypical Network已經可以被應用到語音識別、自然語言處理及其他領域中。

二、網絡結構

Prototypical Network的網絡結構十分簡單直接。整個網絡分為兩個部分：原型層和分類層。原型層用於生成每個類別的原型，分類層用於將測試樣本分配到一個類別。

具體的，我們將輸入表示為一個元組：$(x_1, x_2,\ldots,x_n)$，其中$x_i$表示一個特定的圖像示例。在原型層中，對於每個類別$i$，我們計算該類別所屬的圖像示例的均值向量$\mu_i$，即:

$\mu_i = \frac{1}{N_i} \sum\limits_{x_j \in S_i} f_\theta(x_j)$

其中，$S_i$表示訓練集中類別$i$的所有圖像示例，$f_\theta(\cdot)$表示從輸入圖像$x_i$到原型向量$\mu_i$的映射，$N_i$表示集合$S_i$的大小。

在分類層中，通過計算測試樣本$x$與每個類別的原型向量之間的歐幾里得距離，得到每個類別的logit。具體的，對於一個測試樣本$x$和一個類別$i$，我們的代價函數$D(x, \mu_i)$可以定義為：

$D(x, \mu_i) = ||f_\theta(x) - \mu_i||^2$

網絡最終的輸出是一個softmax函數，用來計算該測試圖像屬於哪一個類別。

三、處理小樣本數據

在few-shot學習中，數據只有很少數量的情況下，Prototypical Network採用的方式是從每個類別樣本中生成原型向量再進行距離度量。

具體的，以五分類為例，對於每一個未知的人臉進行分類，我們從這五類數據中隨機挑選N個進行訓練，並將剩下的樣本留作測試。在構建原型的時候，每一個類別都選用N個樣本，再對它們取平均來得到該類別的原型向量。

這樣，我們把每個類別的所有變量縮減成一個變量，從而實現了小樣本學習。

四、代碼實現

下面是一個利用Prototypical network進行MiniImageNet分類的示例代碼：

import torch
from torch.optim import Adam
from torch.utils.data import DataLoader
import tqdm
from models.protonet import ProtoNet
from datasets.mini_imagenet import MiniImageNet
from utils import accuracy

# 實現數據加載
dataset = MiniImageNet('data/', mode='train')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

#實例化prototypical network
model = ProtoNet().cuda()

#指定優化器和學習率
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

#訓練循環
num_epochs = 50
for epoch in range(num_epochs):
    with tqdm.tqdm(dataloader) as pbar:
        for i, batch in enumerate(pbar):
            x, y = [_.cuda() for _ in batch]
            optimizer.zero_grad()
            output = model.forward(x)
            loss = model.loss(output, y)
            acc = accuracy(output, y)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            pbar.set_description(f'epoch {epoch+1}, '
                                 f'loss={loss.item():.4f}, '
                                 f'acc={acc:.4f}')

#模型保存
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

五、總結

Prototypical Network 是一種備受關注的few-shot學習算法，它的核心思想是對目標類別構建一個原型，並通過計算測試樣本和每個原型之間的距離來判斷測試樣本所屬的類別。同時，Prototypical Network 從生成模型的角度，大幅度減小了數據量，實現了小樣本學習。通過大量的實驗，Prototypical Network 在語音識別、自然語言處理、圖像分類等領域均取得了優秀的表現，並受到廣泛關注和實際應用。