| 融合零样本学习和小样本学习的弱监督学习方法综述 |
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| 引用本文： | 潘崇煜,黄健,郝建国,龚建兴,张中杰. 融合零样本学习和小样本学习的弱监督学习方法综述[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(10): 2246-2256. DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.10.13 |
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| 作者姓名： | 潘崇煜 黄健 郝建国 龚建兴 张中杰 |
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| 作者单位： | 国防科技大学智能科学学院, 湖南 长沙 410073 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61906202) |
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| 摘 要： | 深度学习模型严重依赖于大量人工标注的数据，使得其在数据缺乏的特殊领域内应用严重受限。面对数据缺乏等现实挑战，很多学者针对数据依赖小的弱监督学习方法开展研究，出现了小样本学习、零样本学习等典型研究方向。对此，本文主要介绍了弱监督学习方法条件下的小样本学习和零样本学习，包括问题定义、当前主流方法以及实验设计方案，并对典型模型的分类性能进行对比。然后，给出零-小样本学习的问题描述，总结研究现状和实验设计，并对比典型方法的性能。最后，基于当前研究中出现的问题对未来研究方向进行展望，包括多种弱监督学习方法的融合与理论基础的探究，以及在其他领域的应用。
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| 关 键 词： | 弱监督学习 小样本学习 零样本学习 零-小样本学习 |
| 收稿时间： | 2020-01-10 |
Survey of weakly supervised learning integrating zero-shot and few-shot learning |
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| Chongyu PAN,Jian HUANG,Jianguo HAO,Jianxing GONG,Zhongjie ZHANG. Survey of weakly supervised learning integrating zero-shot and few-shot learning[J]. System Engineering and Electronics, 2020, 42(10): 2246-2256. DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.10.13 |
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| Authors: | Chongyu PAN Jian HUANG Jianguo HAO Jianxing GONG Zhongjie ZHANG |
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| Affiliation: | College of Intelligence Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | weakly supervised learning few-shot learning zero-shot learning zero-to-few-shot learning |
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