【小样本学习】小样本学习概述

        随着深度学习技术的不断发展，图像识别的精度不断提升。深度学习取得成功的关键因素之一是大规模的数据进行模型训练。与机器相比，人类却可以通过少量样本快速学习新事物。小样本学习模拟人类快速学习新事物的能力，主要研究如何通过少量样本学习识别模型。由于在大多数场景下，图像的获取与标注是十分困难的，近年来小样本学习逐渐成为当前的热点研究问题。本文从小样本学习定义，当前主流方法以及小样本学习的前沿方向三个角度，对小样本学习进行全面的分析。

1. 小样本学习定义

        小样本学习主要研究如何通过少量样本学习识别模型。目前学术界普遍研究的是N-way-K-shot问题。即进行N个类别的识别，每类有K个样本。通常情况下K比较小。当前的小样本识别方法主要利用了元学习的方法，通过大量的辅助数据学习元知识，迁移到目标任务中。因此，在小样本学习中，还包含与目标任务相似的其他任务的数据，如下图所示。

 2. 小样本学习主流方法

        本节内容从数据，模型，优化三个方面对当前的主流方法进行划分。

（1）数据：小样本学习的根本问题在于目标任务数据量少，难以训练出鲁棒的识别模型。因此，扩充数据可以从根本上解决小样本问题。目前应用较广的扩充数据的方法包括传统的数据增强方法（如旋转，平移，缩放等）；不同前景背景拼接，生成多样化图像；相似类的类内变化迁移；从弱标注数据中筛选出与目标任务相似的样本（半监督场景）；图像生成方法（GAN, VAE）等生成多样化的图像或特征。

（2）模型：从模型的角度解决小样本问题，其关键在于如何利用辅助数据学习鲁棒的，泛化性强的模型。[a] 多任务学习模型：该类方法主要利用了不同任务之间的相关性，共享底层特征，然后针对不同任务学习任务独有特征。通过参数共享的方法，可以有效减少新任务需要学习的参数数量。 [b] 度量学习模型：该类方法的主要思想是通过辅助任务学习泛化性强的度量空间，在不更新参数的情况下可以适用到新任务中。由于该类方法无需更新模型参数，在一定程度上可以避免目标任务过拟合现象。目前该类方法在小样本识别中可以达到相对较好的性能，研究比较广泛。[c] 记忆模型：该类方法主要模拟了人的记忆机制，通过在辅助任务中学习记忆模块，不断积累知识，应用到新任务中，从而提升模型的泛化性。

（3）优化：从优化的角度解决小样本问题，其关键在于如何设计优化方法来避免小样本数据带来的过拟合现象。[a] 模型微调：采用一定的策略进行模型微调（如提前终止；部分参数更新等），避免小样本数据导致模型过拟合。 [b] 元学习初始化：该类方法的主要思想是学习适用于不同任务的鲁棒的初始化参数，使得在新任务中通过少量样本，少量迭代优化次数便可获得性能好的识别模型。[c] 元学习优化器：与传统方法不同（通过梯度下降的方式进行模型更新），该类方法的主要思想是学习元优化器，可以根据任务输出模型更新的参数，指导模型更新，避免少量数据带来的模型过拟合问题。

3. 小样本学习前沿方向

（1）数据生成：数据生成从根本上解决小样本问题。目前基于生成的方法在小样本学习中被广泛使用。该类方法的研究点在于如何利用少量样本生成多样性强，信息量丰富的样本。

（2）元学习：元学习在小样本识别中被广泛使用，它通过辅助数据学习元知识迁移到目标任务中。该类方法是最接近人类认知的方法，但如何学习知识，积累知识，避免过拟合，仍然处于起步阶段，具有很大的研究空间。

（3）知识利用：在数据量少的情况下，通过语义知识辅助图像识别是一种比较合理的方法。语义知识（如属性，文本描述等）是经过人类抽象的语义信息，可以有效的表示不同的类别。通过语义知识可以有效辅助目标类的识别任务。该类方法的挑战在于如何定义并提取与类别相关，迁移性较强的语义信息。

（4）广义小样本识别：目前的小样本识别任务主要研究小样本类别的分类。但现实世界中不仅只有小样本类，具有大量数据的辅助类同样需要识别。泛化小样本识别将辅助类与小样本类放到一起同时识别。该任务的核心在于如何解决数据不均衡的分类问题，避免在大数据类别上的过拟合现象。

（5）小样本检测与分割：检测和分割的应用比较广泛。相比于识别任务，检测与分割的难点在于目标的定位。如何利用小样本数据识别并定位目标存在更大的挑战，具有更大的研究价值。