Standard deep learning systems require thousands or millions of examples to learn a concept, and cannot integrate new concepts easily. By contrast, humans have an incredible ability to do one-shot or few-shot learning. For instance, from just hearing a word used in a sentence, humans can infer a great deal about it, by leveraging what the syntax and semantics of the surrounding words tells us. Here, we draw inspiration from this to highlight a simple technique by which deep recurrent networks can similarly exploit their prior knowledge to learn a useful representation for a new word from little data. This could make natural language processing systems much more flexible, by allowing them to learn continually from the new words they encounter.


翻译:标准的深层次学习系统需要数千或数百万个例子来学习一个概念,并且不能轻易地整合新的概念。相反,人类有惊人的能力来做一线或几线的学习。例如,从刚刚听到一个句子中使用的单词,人类就可以通过利用周围词语的语法和语义来推断出关于它的许多东西。这里,我们从中汲取灵感,以突出一种简单的方法,通过这种方法,深层的经常性网络可以同样地利用其先前的知识,从微小的数据中学习一个新词的有用表述。这可以使自然语言处理系统更加灵活,让他们能够不断地从新词中不断学习。

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小样本学习(Few-Shot Learning,以下简称 FSL )用于解决当可用的数据量比较少时,如何提升神经网络的性能。在 FSL 中,经常用到的一类方法被称为 Meta-learning。和普通的神经网络的训练方法一样,Meta-learning 也包含训练过程和测试过程,但是它的训练过程被称作 Meta-training 和 Meta-testing。
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