樣本設計講解-tft每日頭條

樣本設計講解

圖文更新时间:2025-06-16 18:17:44

我對小樣本學習的誤解與困惑

我們的“小樣本”真的很小嗎？

我們似乎習慣性的拿深度學習的大量數據集訓練，與人類嬰兒做對比。并借此來嘲諷AI:You are not as good as me, you are loser.

但，最近的一些不連貫的思考，使我開始反思，我們人類小樣本真的比機器學習與深度學習小嗎？

然而，作為一名長期患有face blindness 的我。很難僅僅依賴圖源信息完成"視覺圖像上的"人⇒人的識别，還記得轉學的時候(小學二年級由老家到保定借讀)，我除了聽課以外，還要花大量的課堂時間，通過老師點名同學回答問題，來觀察并記錄全班同學的姓名，座位，以及聲音。至少在剛剛入學的一大段時間裡，我沒有将所有的精力集中于聽課，重心幾乎全部放在了整合全班同學的身份标識上。

或許就像嬰兒那樣，隻要是female就是媽媽，也或者依靠體味信息吧。我更多的是依賴于對聲音與體态的運動特征，來對具體的對象進行再記憶。

在舉一個極端的例子，就是薩爾路斯獵狼犬和哈士奇的圖片與狼放到一起，我将很難分出哪條是狼，哪條是犬。

僅僅從以上臉盲症患者識别人的策略來對應圖像識别技術。我們的“小樣本”學習其實并不小，我們的足夠多元。從維度上将我們具備五個維度:

廣泛的圖源表征、運動偵測、聲音紋理、超曲面(三維景深/虛拟景深)、互動行為反饋。

我們至少基于該五類綜合分析下的少量數據集，再最終落實到大量的圖元數據的識别上。雖然我們的訓練數據遠遠不及我們的AI，但我們有不同類型的學習樣本，以及跨界信息整合關鍵要素的能力。僅在這一點上，我們的AI似乎隻有單一的同類型圖元信息标注集。

由此，我們對同一物體的識别上，我們的基數是5.0000xn ：1.0000xn。若我們将單一圖元信息列為小數點之後的數位标度，那麼5.2與 1.7846195634956197546154616比誰更大一些哪？

在三維景深/虛拟景深，我們的大腦能夠快速的完成超曲面的表征化，以及平面圓盤投影，就像“老顧談幾何”中對虛幻引擎所解構的那樣。

樣本設計講解（小樣本學習二）1

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