Deep learning has been highly successful in computer vision with large amounts of labeled data, but struggles with limited labeled training data. To address this, Few-shot learning (FSL) is proposed, but it assumes that all samples (including source and target task data, where target tasks are performed with prior knowledge from source ones) are from the same domain, which is a stringent assumption in the real world. To alleviate this limitation, Cross-domain few-shot learning (CDFSL) has gained attention as it allows source and target data from different domains and label spaces. This paper provides a comprehensive review of CDFSL at the first time, which has received far less attention than FSL due to its unique setup and difficulties. We expect this paper to serve as both a position paper and a tutorial for those doing research in CDFSL. This review first introduces the definition of CDFSL and the issues involved, followed by the core scientific question and challenge. A comprehensive review of validated CDFSL approaches from the existing literature is then presented, along with their detailed descriptions based on a rigorous taxonomy. Furthermore, this paper outlines and discusses several promising directions of CDFSL that deserve further scientific investigation, covering aspects of problem setups, applications and theories.


翻译:为了解决这个问题,我们提议了少见的学习(FSL),但假定所有样本(包括源和目标任务数据,其目标任务由来源和任务数据事先知情进行)都来自同一领域,这是现实世界中的一种严格假设。为了减轻这一限制,跨领域少见学习(CDFSL)获得了关注,因为它允许不同领域和标签空间提供源和目标数据。本文件首次对CDFSL进行了全面审查,由于FSL的独特设置和困难,它得到的关注远远少于FSL。我们期望这份文件既作为立场文件,又作为在CDFSL进行研究的参与者的辅导员。这一审查首先介绍了CDFSL的定义和所涉问题,随后是核心科学问题和挑战。随后,对现有文献中经过验证的CDFSL方法进行了全面审查,并根据严格的分类作了详细描述。此外,本文件的大纲和讨论CDFSL的一些很有希望的理论方向,这些理论涉及值得进一步调查的问题。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理
深度学习自然语言处理
18+阅读 · 2020年5月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2021年10月9日
Arxiv
16+阅读 · 2021年7月18日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
77+阅读 · 2020年7月30日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月13日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理
深度学习自然语言处理
18+阅读 · 2020年5月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
相关论文
Arxiv
13+阅读 · 2021年10月9日
Arxiv
16+阅读 · 2021年7月18日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
77+阅读 · 2020年7月30日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月13日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员