One Shot Learning

一、簡介

One Shot Learning，又稱為單張學習，是指從非常少的樣本中獲取知識進行分類或識別的技術。

傳統的機器學習方法通常需要大量的數據進行訓練，但在現實生活中，獲得大樣本數據並不容易，同時在一些特殊領域，數據集的大小也存在限制。為了解決這些問題，One Shot Learning應運而生。

One Shot Learning可以通過深度學習網路取得良好效果，在物體識別、人臉識別等領域得到了廣泛應用。

二、方法

One Shot Learning方法通常需要利用一些先驗知識和特定的演算法模型。例如，神經網路中的Siamese Network模型結構就是一種常用的One Shot Learning分類器。

Siamese Network模型由兩個完全相同，共享權重的子網路構成。每個子網路都接受一個輸入，將輸入映射到高維特徵空間中。通過比較兩個子網路的輸入，計算它們的距離，就可以得到不同輸入的相似度。最終利用分類器決策函數對相似度計算結果進行分類。

三、應用

One Shot Learning方法在人臉識別、手寫字元識別等方面得到了廣泛應用，同時在自然語言處理和語音識別領域也開始得到關注。

下面是一個利用Siamese Network進行手寫字元識別的簡單示例：

<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))

# 構造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

# 對Siamese Network的左邊進行處理
with tf.variable_scope("siamese") as scope:
    left_output = build_convnet(left_input)
    scope.reuse_variables()
    right_output = build_convnet(right_input)

# 計算兩個輸出的距離
distance = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(left_output,right_output)),1))

# 應用分類器
with tf.variable_scope("classification"):
    logits = tf.layers.dense(distance, 2, activation='softmax')
    prediction = tf.argmax(logits, 1)

# 計算損失函數並進行優化
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)

# 訓練Siamese Network並進行測試
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、總結

One Shot Learning可以通過深度學習網路實現對數據的快速學習和有效識別。在實際應用中，可以根據具體的需求採用不同的演算法模型和技術實現。